Специалисты Beltel Datanomics провели вебинар «Прогнозирование спроса методами машинного обучения»
Благодаря машинному обучению точность прогноза в товарной категории достигает 95%, а средний показатель улучшения качества прогноза по сравнению с традиционными алгоритмами составляет 15-20 пунктов. В ситуации нестабильного спроса алгоритмам машинного обучения достаточно недели для адаптации к изменению в потреблении. Алгоритмы машинного обучения позволяют отказаться от ручной корректировки объемов товара при планировании акций. Автозаказ позволяет удовлетворять потребность в товаре с минимальным привлечением обслуживающего персонала. Это сокращает издержки и сводит к минимуму риск ошибок из-за человеческого фактора.
Все ли так привлекательно и могут ли алгоритмы машинного обучения помочь вашему бизнесу?
На вебинаре «Прогнозирование спроса методами машинного обучения», который состоялся 17 ноября в 12.00 совместно со специалистами Microsoft мы рассказали, в каких ситуациях методы машинного обучения эффективны, что нужно для их использования и какие результаты получают заказчики.
Мероприятие было ориентировано на компании ритейла и дистрибуции с высокой оборачиваемостью.
Программа:
- Марина Вавилова, менеджер по работе с партнёрским каналом в сегменте крупного бизнеса, Microsoft: «Решения Microsoft AI для ритейла»
- Анна Племяшова, руководитель Департамента аналитики больших данных и искусственного интеллекта Beltel Datanomics: «Как внедрить решение по прогнозированию спроса методами машинного обучения и какую пользу оно принесет»
- Сергей Кравченко, старший аналитик данных, Beltel Datanomics: «Примеры проектов: задачи, решения, результаты».
После вебинара мы ответили на все вопросы участников. Часть компаний оставила заявку на бесплатную разработку дорожной карты внедрения интеллектуальных систем с учетом особенностей их бизнеса.
Благодарим всех слушателей!