Прогнозирование спроса на основе искусственного интеллекта. Теория и практика - страница 5
Значимость точного DF заключается в его способности приводить к сокращению расходов, связанных с избыточными запасами, улучшать управление денежными потоками за счет оптимизации уровней запасов и обеспечивать лучшее распределение ресурсов и планирование рабочей силы. AI в DF имеет жизненно важное значение для достижения этих целей. Компании, которые внедряют прогнозирование спроса на основе AI, могут рассчитывать на получение конкурентного преимущества, принимая упреждающие решения на основе отличающихся надежностью данных, обеспечивая беспромедлительное реагирование на изменения в поведении потребителей и повышение уровня общей операционной эффективности.
II Алгоритмы машинного обучения. Методы обработки данных. Обработка естественного языка. Нейронные сети
2.1 Алгоритмы машинного обучения
Контролируемое обучение
Оно использует маркированные данные для обучения моделей прогнозированию.
Неконтролируемое обучение
Оно выявляет закономерности в немаркированных данных. Обучение с подкреплением
Это изучение оптимальных действий методом проб и ошибок.
2.2 Методы обработки данных
Очистка данных
Очистка данных обеспечивает точность за счет устранения ошибок и несоответствий.
Нормализация данных
Благодаря стандартизации данных происходит улучшение производительности модели.
Проектирование признаков
Проектирование признаков выбирает и преобразует переменные для повышения предсказательной силы технологии больших данных
Распределенные вычислительные фреймворки (например, Hadoop, Spark):
Они позволяют обрабатывать большие наборы данных.
Облачные вычисления
Они предоставляют масштабируемые ресурсы для хранения и обработки данных.
2.3 Обработка естественного языка (Natural Language Processing (NLP)
Источник: https://sangramsing.medium.com/image-caption-generation-by-using-cnn-and-rnn-cc786fb319de
Анализ текста
Предусматривается анализ текстовых данных из таких источников, как социальные сети и отзывы клиентов, для извлечения информации
Анализ настроений
Он позволяет оценить общественное мнение и тенденции.
2.3 Нейронные сети
Источник: https://dzen.ru/a/ZRlrnBzyOHsl5paZ
Искусственная нейронная сеть и ее формирование
Искусственная нейронная сеть – это математический алгоритм, имитирующий работу биологических нейронных сетей в человеческом мозге, с целью выявления скрытых связей и предсказания будущих результатов, опираясь на имеющиеся данные. Она формируется из множества соединенных между собой элементов, называемых искусственными нейронами, объединенных в уровни, которые анализируют информацию и совершенствуются за счет изучения образцов.