Нейросети позволяют реализовать автоматизированные системы управления запасами и снабжением.
Они способны самостоятельно отслеживать данные о продажах, прогнозировать спрос на товары и автоматически заказывать их в нужном количестве и в нужное время.
Это позволяет ритейлерам избежать недостатка или переизбытка товаров и оптимизировать свою деятельность.
Иллюстрацией могут служить реальные
кейсы Data Acquisition:
Совместный проект Data Acquisition с одной из крупнейших российских FMCG компаний Ключевой задачей было построение модуля определения спроса товаров на маркетплейсах с применением математических алгоритмов.
При реализации проекта был использован алгоритм “gradient boosting” (метод машинного обучения для задач классификации и регрессии).
При использовании компонента “boosted decision trees” были созданы ансамбли деревьев регрессии с использованием boosting, где каждое дерево зависит от предыдущих деревьев. При обучении алгоритм использует предыдущие данные для построения новых, повышая тем самым точность модели.
Проект Data Acquisition и UPECOКлючевая задача - построение прогностической модели, которая предсказывает долю товаров заказчика на рынке и продажи в зависимости от различных факторов. При реализации также была использована модель на основе “boosted decision trees”, т.к. она является оптимальной для работы с табличными неоднородными данными, объединяет алгоритмы деревьев решений для поиска нелинейных зависимостей в данных.