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| 本文作者： AI研習(xí)社 | 2019-06-14 17:34 |
雷鋒網(wǎng)AI研習(xí)社按：隨著人工智能時代的到來，傳統(tǒng)的人工預(yù)測將被淘汰，取而代之的是運(yùn)用更準(zhǔn)確、自動化的人工智能算法進(jìn)行預(yù)測。在零售領(lǐng)域，需求預(yù)測可以有效地優(yōu)化庫存管理，通過自動化且精準(zhǔn)的預(yù)測，可以降低庫存周轉(zhuǎn)率和人力資源，進(jìn)而降低企業(yè)的成本，提升企業(yè)的競爭力。在本次公開課中，講者結(jié)合在杉數(shù)科技的項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，分享實(shí)際場景中的建模思路，深入剖析如何為企業(yè)帶來巨大的商業(yè)價值。
分享嘉賓：陳廷豪，臺灣大學(xué)與比利時根特大學(xué)雙碩士學(xué)位，主要研究方向?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等。加入杉數(shù)科技后，主要負(fù)責(zé)需求預(yù)測與庫存管理相關(guān)項(xiàng)目，現(xiàn)已為多家大型企業(yè)提供技術(shù)服務(wù)。
公開課回放視頻網(wǎng)址：
分享主題：
零售場景中的需求預(yù)測
分享提綱：
需求預(yù)測場景介紹
優(yōu)化算法概述
建模思路
案例分享
雷鋒網(wǎng)AI研習(xí)社將其分享內(nèi)容整理如下：
大家好，我是杉數(shù)科技算法工程師陳廷豪，主要研究方向?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)，在杉數(shù)主要負(fù)責(zé)庫存管理和需求預(yù)測，今天很開心、也很榮幸來到AI研習(xí)社大講堂跟大家分享零售場景下的需求預(yù)測。
什么是零售場景呢？舉個例子，一般我們常去的便利店、超市，都可以稱為零售場景。那為什么零售場景要做需求預(yù)測呢？假設(shè)我是一個店長，發(fā)現(xiàn)店里的牛奶賣完了，那就需要趕緊去補(bǔ)貨。問題是牛奶需要配送的時間以及生產(chǎn)的時間，沒有辦法立刻去補(bǔ)貨。意思就是在零售場景里面，必須預(yù)測未來某個時間點(diǎn)的銷量是多少，繼而提早在倉庫里面具備充足的牛奶，這樣才可以避免銷量損失。另外如果預(yù)測結(jié)果準(zhǔn)確，就不用在倉庫里備太多的牛奶，就可以降低庫存周轉(zhuǎn)率、降低成本，從而提升企業(yè)競爭力。所以說需求預(yù)測在零售場景是一個非常重要的課題，而且不僅僅局限于零售場景，一般只要牽涉到銷量與倉庫，都會需要做需求預(yù)測。不過我今天分享的主要內(nèi)容，還是零售場景的需求預(yù)測。
今天這個分享我分了四個主題，如圖所示：
首先是需求預(yù)測的場景介紹，如圖是一個非常典型的需求預(yù)測場景：
還是剛剛舉的例子，消費(fèi)者可能會去超市買牛奶，數(shù)據(jù)庫里面會記錄銷量，銷量是會隨著時間改變的，也就是可以把需求預(yù)測轉(zhuǎn)化成一個時間序列的問題。除了銷量數(shù)據(jù)之外，還有一些商品信息、促銷數(shù)據(jù)之類的。
下面我們來探討一下，哪些因素會影響需求，如圖所示：
在介紹完需求預(yù)測場景之后，我們現(xiàn)在來看看優(yōu)化算法概述，會提到一些基本的模型。解決需求預(yù)測這個時間序列問題，一般會用到下面三個模型，我會傾向于跟大家分享這些模型適用于哪些場景。
首先介紹一下時間序列模型，在數(shù)據(jù)少、趨勢明顯、周期明顯等情況下，時間序列模型要比其他兩個模型更適用。但因?yàn)橛绊戜N量的因素有很多，一般時間序列模型主要是用來當(dāng)一個Bench mark。
第二個是機(jī)器學(xué)習(xí)模型，適用于數(shù)據(jù)多、特征顯著、可解釋性強(qiáng)的情況下，一般客戶會想知道為什么預(yù)測出這個值，而機(jī)器學(xué)習(xí)可以根據(jù)特征的重要性給出解釋，所以非常適合在業(yè)界使用。
接下來是深度學(xué)習(xí)模型，它適用于大量的數(shù)據(jù)、特征復(fù)雜的情況，還有一個優(yōu)點(diǎn)是能進(jìn)行end-to-end訓(xùn)練。
第三部分是想要跟大家分享一下建模的思路，怎么去建模，怎么去攻克預(yù)測的問題。一個比較簡單的建模思路就是對模型去做融合，如圖所示：
下面再跟大家分享一下分層建模：
接下來看一個例子，根據(jù)銷量和波動性劃分一個四象限，這是非常好的一個思路。
最后來跟大家分享一下，我在杉數(shù)科技實(shí)際遇到的一些項(xiàng)目，我們是怎么去解決的。
今天的分享就到此結(jié)束，謝謝大家。
查看完整的分享內(nèi)容，請點(diǎn)擊鏈接觀看：http://www.mooc.ai/open/course/669?=Leiphone 。
以上就是本期嘉賓的全部分享內(nèi)容。更多公開課視頻請到雷鋒網(wǎng) AI 研習(xí)社社區(qū)（http://ai.yanxishe.com/ ）觀看。
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