Învățarea mașinilor și viitorul logisticii - Blogul Transgesa | Ma Volaille

Exemplu de predicție a stocurilor de învățare automată, Referinţă paşi flux de date

Miracolul mașinilor care gândește este produs zilnic și numărul de cercetători și investiții în urmă îi face să aibă un viitor mare. Învățarea automată a mașinii sau învățarea automată este una dintre ramurile sale și va da multe de vorbit despre lumea logistică pentru capacitatea sa de a rafina predicțiile cererii, lupta împotriva efectului de bici și pentru a ajuta la planificare a lanțurilor de aprovizionare.

Care este învățarea mașinii procesul de învățare a mașinilor este procesul de analiză care permite calculatoarelor să extragă cunoștințele de la o mulțime enormă de date, fără a fi necesară programată în mod specific unde și cum să căutați.

Adăugarea coloanelor într-un flux de date

Învățarea automată reușește să generalizeze comportamentele din date, informații și exemple. Cum învățarea mașinii poate ajuta logistica Este ușor să vă imaginați de ce Abilitatea de a obține concluzii prin intermediul unor cantități mari sunt foarte atractive pentru logistică.

dezavantajul utilizării efectului de pârghie pentru tranzacționarea cripto

Prognoza cererii Prognoza cererii este una dintre cele mai delicate și complexe sarcini atunci când se ocupă de îngrijirea Un lanț de aprovizionare. Cu modele tradiționale, prognoza necesită o muncă intensivă, de multe ori manual sau nu complet automatizat și de multe ori nu dau rezultatele așteptate.

Ce variabile trebuie să introducem? Cum putem Cântărește importanța în algoritmul nostru de cerere?

Poate fi folosită învățarea prin întărire pentru predicție?

Ce concluzii pot trage de la erorile noastre în predicție? Cât timp, efort și bani ne costă să continuăm să facem aceste calcule și modificări în mod constant? Aceste întrebări sunt cei care răspund de către mașină învață Ning, fiind capabil să se adapteze continuu fără intervenție străină. Învățarea automată învață treptat ceea ce variabilele care afectează cel mai mult cererea noastră, adaptarea pentru calcule viitoare, fără a fi nevoie ca un om să trebuiască să re-analizeze întregul proces.

Datele nu înseamnă cunoașterea nr. Învățarea mașinii caută modele, deciziile de copaci, asemănări … și pune la dispoziția noastră cunoștințele extrase, în plus față de a fi capabilă să o aplice singură.

Ce învățare profundă înseamnă cu adevărat - Small business tracker Bitcoin câștigă bani cu 100 €

Dimpotrivă, modelele tradiționale nu sunt Creat pentru a învăța automat automat din noile date. Învățarea mașinii permite computerelor să învețe fără a fi explicit și reprogramați continuu.

Poate fi folosită învățarea prin întărire pentru predicție? Scor: 4. Ce este predicția în învățarea prin întărire? O sarcină de predicție în RL este locul în care este furnizată politicaiar scopul este de a măsura cât de bine funcționează.

Acest efect poate fi foarte dăunător și generează blocaje, probleme de aprovizionare, pauze de stoc etc. Una dintre cauzele sale principale este incapacitatea de a împărtăși informațiile complet și eficiente între diferiții actori ai lanțului de aprovizionare.

Cuvinte cheie

Și, deși vorbim despre lanțul de aprovizionare, de multe ori relațiile de logistică sunt pur și simplu produse de la o legătură cu alta, fără a integra într-adevăr toată lumea. Aceasta înseamnă că predicția cererii, într-un scenariu în un scenariu în Ce informații sunt împărtășite perfect, sunt supuse datelor incomplete. Dacă este deja complicat să faceți predicții dominate cu toate datele, este încă mai mult să faceți acest lucru cu datele dispersate.

Și în această situație, învățarea mașinii este capabilă să funcționeze mai bine și să se integreze mai bine în modelele sale matematice lipsa de certitudine prezentă în orice predicție a cererii. Ceea ce face ca erorile să mănânce tot beneficiul obținut.

În plus, există sectoare cum ar fi retailul în care promoțiile sunt constante și în grămezi de produse, ceea ce face foarte dificil să analizeze manual rezultatele sale în fiecare nouă ciclu promoțional. Este foarte dificil să anticipăm succesul pe care o campanie o va avea, o scădere a prețurilor, un produs nou, o nouă linie de îmbrăcăminte etc.

cele mai bune aplicații pentru a câștiga bani rapid Canada

Dar învățarea mașinii dă rezultate pline de speranță. Creșterea numărului de produse: La începutul anului Amazon a vândut Este imposibilă și nesustenabilă din punct de vedere economic pentru a crea echipe umane care trebuie exemplu de predicție a stocurilor de învățare automată analizeze manual predicțiile cererii sau chiar trebuie să le revizuiască cu continuitate la vederea noilor date.

Produse lungi de coadă: este cunoscută ca produse că mai puțin vinde din portofoliul nostru. Chiar și companiile cu volume mult mai discrete vor suferi dacă trebuie să studieze cazul după caz cu fiecare articol din catalogul lor. În plus, există tot mai multe cantități din aceste produse, sporind dificultatea analizei sale. Un fapt care se repetă cu produse personalizate: mai puține vânzări ale fiecărui model și mai multe modele. Produse noi, linii noi, noi zone geografice — care sunt, de asemenea, o nouă variabilă care trebuie luată în considerare — etc.

investiții cu risc scăzut înseamnă

Această uzură poate fi afectată că defecțiunile sunt agravate și apare o spirală negativă care pune în pericol poziția personalului dedicat acestor sarcini. În plus, subiectivitatea umană este, de asemenea, o sursă de eroare în modele. Excesul de date: Datele simple de aglomerare nu înseamnă nimic.

tranzacționare cu acțiuni bitcoin

În prezent, companiile generează o cantitate imensă de date și pot fi greu de știut ce atenție trebuie plătită. Și, mai important, aveți resursele pentru a face acest lucru.

  1. Recenzii Introducere Dezvoltarea socio-economică accelerată a țării noastre impune pretenții din ce în ce mai noi factorului uman, nu doar în domeniul producției, ci și al educației, care să pregătească mai bine tinerii pentru viață și muncă.
  2. Tranzacționați cu succes opțiunile binare
  3. Tutorial de recunoaștere a cifrelor de învățare automată - Știința Datelor Și Bazele De Date
  4. Cum să câștigi bani în plus online Malaezia
  5. Lucrul cu Machine Learning Machine Learning, permite calculatoarelor să se reproducă și să se adapteze la un comportament asemănător omului.

Învățarea mașinii ne ajută să gestionăm aceste volume și să vă automatizeze tratamentul. Surse de date noi: sursele de date sunt din ce în ce mai eterogene.

Un bun exemplu este rețelele sociale, a căror temperatură a început să fie luată în considerare pentru a prevedea recepția produselor care vor ajunge pe piață în funcție de exemplu de predicție a stocurilor de învățare automată utilizatorilor.

Luați în considerare instrumentele ca Twitter Pentru lanțul nostru de aprovizionare este ceva care este din ce în ce mai mult să sune mai puțin ciudat, mai ales în unele sectoare.

Din nou, învățarea automată face ca aceste date să fie luate în considerare mai confortabil și să evalueze ceea ce este importanța. Alte utilizări ale învățării mașinilor până acum ne-am concentrat pe Predicția cererii, dar aplicațiile automate de învățare nu se termină acolo.

Managementul rutelor O altă activitate care generează o multitudine de date zilnice și foarte predispuse să fie optimizate. Sugestii de produs Modelul mai de bază al acestor sugestii Când cumpărăm într-un comerț electronic exemplu de predicție a stocurilor de învățare automată de a ne oferi produse foarte asemănătoare pe care le vizităm.

Cu toate acestea, învățarea mașinilor are o capacitate mai mare de a stabili relații care nu sunt evidente. Știți cum să găsiți aceste relații, de asemenea, ne va permite să calculăm mai bine cererea noastră. Politici de preț Dacă învățarea mașinii ne permite să realizăm înainte de tendințe, ne poate da, de asemenea, informații valoroase de când termină ciclul de viață exemplu de predicție a stocurilor de învățare automată unui produs, dacă cumpărătorii au început deja sezonul schimbării în achiziționarea de haine etc.

Având aceste informații ne va oferi să executăm politici de prețuri mai bune, reduceri, înlocuitori … Optimizarea inventarului know Cum se adaptează stocurile, căutând punctul ideal între stocul de securitate și stocul Reducere, are un impact direct asupra contului nostru de rezultate.

Descărcați codul proiectului de predicție a prețului stocului

Învățarea automată evită frica excesivă de spargere a stocurilor sau, la cealaltă extremă, lăsându-ne să fie sedusă de reducerea lor periculoasă, reducând subiectivitatea în deciziile noastre. Puteți detecta tendințele cu susul în jos sau în jos în serviciul dvs.? Suntem slabi sau puternici? Zone geografice unde sunt livrate mai bune sau mai rele?

Mașinile pot învăța, de asemenea, să discerne cele mai bune furnizori, timpul estimat de livrare — dincolo de condițiile promise de furnizorul dvs. Teoretic, învățarea mașinilor poate notifica amenințarea unei pauze de pauză care participă la experiența anterioară și analizarea condițiilor curente. Dacă acceptăm că aceste tehnologii vor cunoaște mai multă fiabilitate ceea ce ne putem aștepta de la diferiți furnizori.

Please wait while your request is being verified...

De ce să nu le luați deciziile? Permiteți-le că, fără a fi nevoie de supraveghere, să aleagă furnizori adecvați pentru diferite expedieri. De exemplu, Walmart a descoperit că există o relație între clima pe care o făcea și de tipul de carne care a fost vândută în instituțiile sale. În timpul zilelor calde, înnorate sau de înfășurare, au fost expediate mai multe fileuri, în timp ce în zilele de aer cald și uscați câștigătorii erau hamburgerii.

Acesta este un alt mod de a profita de ușurința mai mare a învățării automate pentru a găsi modele de cumpărare în principiu sau între produsele care nu sunt similare. Potrivit Baremoînvățarea mașinii a fost încă mai mică de cinci și 10 ani pentru a ajunge la adoptarea larg răspândită care începe să dea venituri la scară largă. Cele mai competitive lanțuri de aprovizionare din următorii ani vor fi cei care sunt capabili să extragă semnificație valoroasă din diferite surse.

Într-o lume cu date tot mai grele și cu senzori și aparate de măsurare din ce în ce mai exhaustive, cei care reușesc să diferențieze informații de zgomot utile vor fi cele care se opresc cu avantajul.

curs despre tranzacționarea criptomonedei

Consultarea în următorul link Serviciile de logistică Transgesa. Lasă un răspuns Adresa ta de email nu va fi publicată. Navigare în articole.