Глубокое обучение в продуктовом ритейле: сложности, риски, допущения
25 ноября, 17:00, «h6»
Мнение Программного комитета о докладе
До сих пор мы видели в ритейле модели предсказания спроса, основанные на бустинге. Докладов, где к этой задаче удалось бы приспособить нейросетевые модели, у нас до сих пор не было. А теперь есть!
Целевая аудитория
DA, DS.
Тезисы
Прогнозирование спроса — одно из направлений в предсказательной аналитике, критически важное для процессов планирования и пополнения в ритейле. В магазинах сети «Магнит» ежедневно совершают миллионы покупок, а спрос по структуре настолько разнородный, насколько обширны география, форматы и ассортимент в компании. Очередной подход и логичный шаг к решению данной задачи — методы DL.
Поделимся собственным опытом и встречающимися трудностями: * сложности применения нейронных сетей в прогнозировании спроса, или Как мы подружили нейросети с временными рядами; * как мы выстроили пайплайн в условиях ограниченных ресурсов; * ожидаемый и реальный эффект: стоит ли бежать за gpu.
Спикеры
Магнит
