AI nie jest doskonała i może popełniać błędy. Trzeba mieć świadowmość, że wyniki generowane przez sztuczną inteligencje powinny być weryfikowane i oceniane zanim będzie można zacząć im ufać.
Jakie są rodzaje błędów AI?
Błędy AI można podzielić na trzy kategorie:
Jak unikać i naprawiać błędy AI?
Aby unikać i naprawiać błędy AI, należy podjąć następujące kroki:
AI może sama naprawiać swoje błędy w pewnym zakresie, jeśli jest zaprojektowana tak, aby uczyć się z własnych doświadczeń i dostosowywać się do zmieniających się warunków. Na przykład, AI może stosować techniki takie jak uczenie ze wzmocnieniem, uczenie aktywne lub uczenie transferowe, aby poprawiać swoją wydajność i unikać powtarzania błędów.
Jednak AI nie jest w stanie naprawić wszystkich swoich błędów samodzielnie, ponieważ nie ma pełnej świadomości swoich ograniczeń i założeń. Dlatego AI potrzebuje nadzoru i pomocy ludzi, którzy mogą wykrywać i rozwiązywać problemy, które AI nie jest w stanie samodzielnie rozwiązać
Dature jest aplikacją do zarządzania zapasami i zatowarowaniem, która wykorzystuje sztuczną inteligencję opartą m.in. o głębokie , rozmyte sieci neuronowe. Zapewnienie poprawności działania AI dostępnej w Dature Premium jest realizowane poprzez:
Z pomocą aplikacji Dature wykorzystasz sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe oparte o sieci neuronowe do prognozowania popytu i optymalizacji zapasów. Dzięki czemu znacznie usprawnisz swój łańcuch dostaw. Połączenie prognozowania popytu z modułem optymalizacji zapasów Dature pozwala określić właściwe poziomy zapasów oraz generuje optymalne rekomendacje zatowarowania. Wypróbuj już teraz!
Niniejszy artykuł powstał dzięki środkom pochodzącym ze współfinansowania przez Unię Europejską Programu Operacyjnego Inteligentny Rozwój 2014-2020, projektu realizowanego w ramach konkursu Narodowego Centrum Badań i Rozwoju: w ramach konkursu „Szybka Ścieżka” dla mikro-, małych i średnich przedsiębiorców – konkurs dla projektów z regionów słabiej rozwiniętych w ramach Działania 1.1: Projekty B+R przedsiębiorstw Poddziałanie 1.1.1 Badania przemysłowe i prace rozwojowe realizowane przez przedsiębiorstwa. Tytuł projektu: „Stworzenie oprogramowania do poprawy trafności prognoz i optymalizacji zapasów z perspektywy odbiorcy i dostawcy współpracujących w ramach łańcucha dostaw przy zastosowaniu rozmytych, głębokich sieci neuronowych.
Variables in Demand Forecasting czyli zmienne w prognozowaniu popytu, odgrywają kluczową rolę w generowaniu wysokiej jakości prognoz. Im lepiej dobrana i zrozumiała jest lista zmiennych, tym […]
Unconstrained Forecast czyli prognoza „nieograniczona” to prognoza sprzedaży, która nie uwzględnia żadnych ograniczeń związanych na przykład z poziomem zapasów, zdolnością produkcyjną ani innymi czynnikami wpływającymi na […]
Time Phase Planning to metoda zarządzania zapasami, która polega na dokładnym planowaniu i monitorowaniu zapasów w zależności od czasu. W ramach tej metody zapasy są dzielone […]