D jak Deep LearningD jak Deep LearningD jak Deep LearningD jak Deep Learning
  • Produkty
  • Jak działa AI Dature
  • O nas
  • Baza wiedzy
  • Współpraca
  • Wsparcie
  • UE Flaga
  • Polski
    • Angielski
Polski
✕
            Brak wyników wyszukiwania Zobacz wszystkie wyniki
            Wykorzystanie sztucznej inteligencji w prognozowaniu i optymalizacji zapasów w branży spożywczej
            13 kwietnia 2023
            E jak Etyka AI: jak zapewnić sprawiedliwość i bezpieczeństwo w zastosowaniach sztucznej inteligencji 
            21 kwietnia 2023
            Polecamy

            D jak Deep Learning

            D jak Deep learning: metoda uczenia maszynowa oparta na sieciach neuronowych 

            Uczenie maszynowe to dziedzina informatyki, która zajmuje się tworzeniem programów komputerowych, które potrafią się uczyć z danych i poprawiać swoje działanie. Uczenie maszynowe wykorzystuje różne algorytmy i modele matematyczne, które analizują dane i znajdują w nich wzorce i zależności. 

            Głębokie uczenie jest podkategorią uczenia maszynowego, która opiera się na sztucznych sieciach neuronowych. Sztuczne sieci neuronowe to struktury składające się z wielu połączonych ze sobą elementów nazywanych neuronami, które symulują sposób przetwarzania informacji przez ludzki mózg. Neurony są zorganizowane w warstwy, które przekazują sobie sygnały i wykonują różne operacje matematyczne. 

            Głębokie sieci neuronowe to takie sieci, które mają wiele warstw ukrytych między warstwą wejściową a wyjściową. Im więcej warstw ma sieć, tym bardziej złożone funkcje może ona realizować. Głębokie sieci neuronowe potrafią automatycznie wydobywać cechy charakterystyczne z surowych danych, takich jak obrazy, dźwięki czy teksty i używać ich do klasyfikacji, regresji, generowania czy optymalizacji. 

            Głębokie uczenie ma wiele zalet w porównaniu do tradycyjnych metod uczenia maszynowego. Po pierwsze, nie wymaga ręcznego definiowania cech danych przez ekspertów ludzkich, co jest czasochłonne i trudne. Po drugie, jest w stanie radzić sobie z dużymi ilościami danych nieustrukturyzowanych lub złożonych. Po trzecie, jest w stanie osiągać lepsze wyniki i dokładność niż inne metody. 

            Głębokie uczenie ma również wiele zastosowań w różnych dziedzinach nauki i techniki. Niektóre z nich to: 

            • Rozpoznawanie obrazów: głębokie sieci neuronowe potrafią identyfikować obiekty, twarze, emocje czy gesty na zdjęciach lub filmach. 
            • Przetwarzanie mowy: głębokie sieci neuronowe potrafią rozumieć ludzką mowę i przekształcać ją na tekst lub odwrotnie. 
            • Przetwarzanie języka naturalnego: głębokie sieci neuronowe potrafią analizować teksty i wydobywać z nich informacje, tłumaczyć je na inne języki lub generować nowe teksty. 
            • Gra w gry: głębokie sieci neuronowe potrafią nauczyć się grać w gry planszowe lub komputerowe i pokonać ludzkich mistrzów. 
            • Bioinformatyka: głębokie sieci neuronowe potrafią przewidywać strukturę białek czy interakcje między nimi. 

            Aplikacja Dature wykorzystuje głębokie uczenie do generowania prognoz popytu dużych wolumenów danych. Dature analizuje dane takie jak historyczna sprzedaż, kalendarz i typ promocji, wpływ dni kalendarzowych, itp. Dodatkowo, Dature bierze pod uwagę dane zewnętrzne, takie jak prognozy pogody, dane makroekonomiczne, notowania giełdowe, etc. Dature używa głębokich rozmytych sieci neuronowych (ang. deep fuzzy neural networks), które łączą zalety głębokich sieci neuronowych i logiki rozmytej. Logika rozmyta to metoda matematyczna, która pozwala na opisywanie zjawisk nieprecyzyjnych lub niepewnych za pomocą zbiorów rozmytych i funkcji przynależności. Logika rozmyta pomaga w modelowaniu ludzkich procesów decyzyjnych i radzeniu sobie z niekompletnymi lub sprzecznymi danymi. 

            Dzięki połączeniu głębokiego uczenia i logiki rozmytej, Dature jest w stanie generować trafniejsze prognozy w porównaniu do tradycyjnych modeli prognostycznych. Dature pomaga w podejmowaniu lepszych decyzji wskazując istotność poszczególnych danych wchodzących do modelu sieci neuronowej (tzw. feature importance). 

            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.

            Udostępnij
            OSTATNIE WPISY
            • OPIS PROJEKTU/Case Study – PhytoPharm
            • Wykorzystanie AI do prognozowania popytu i optymalizacji zapasów w branży chemicznej
            • J jak Job: jak sztuczna inteligencja (AI) zmienia rynek pracy i wymagania dla pracowników 
            • Wykorzystanie AI do prognozowania popytu i optymalizacji zapasów w branży chemicznej
            TAGI
            • #AI
            • #bullwhip-effect
            • #covid19
            • #łańcuch-dostaw
            • #NCBiR
            • #optymalizacja-zapasów
            • #out-of-stock
            • #outllier
            • #overstock
            • #prognozowanie
            • #prognozowanie-popytu
            • #Program-Operacyjny-Inteligentny-Rozwój-2014-2020
            • #projekcja-zapasów
            • #projekcja-zapasów-w-czasie
            • #service-level-dostawcy
            • #sieci-neuronowe
            • #supplychain
            • #sztuczna-inteligencja-od-A-do-Z
            • #zapas-bezpieczeństwa
            • #zapas-sezonowy
            • #zapas-zabezpieczający
            • #zarządzanie-zapasem

            Powiązane wpisy

            23 maja 2023

            J jak Job: jak sztuczna inteligencja (AI) zmienia rynek pracy i wymagania dla pracowników 


            PRZECZYTAJ

            W ciągu ostatnich kilku lat, sztuczna inteligencja (AI) zrewolucjonizowała wiele aspektów naszego życia, w tym rynek pracy. Wpływ AI na miejsca pracy jest coraz bardziej widoczny, […]

            19 maja 2023

            I jak Internet: jak sztuczna inteligencja wpływa na nasze codzienne korzystanie z sieci? 


            PRZECZYTAJ

            Sztuczna inteligencja (AI) to technologia, która coraz bardziej wpływa na nasze życie. W dzisiejszym świecie Internetu i technologii, AI odgrywa kluczową rolę w zmienianiu sposobu, w […]

            9 maja 2023

            H jak Healthcare: jak sztuczna inteligencja wspomaga diagnostykę i leczenie chorób? 


            PRZECZYTAJ

            Sztuczna inteligencja (AI) to termin, który coraz częściej pojawia się w kontekście medycyny. Nie jest to jednak nowy wynalazek, lecz rozwijająca się dziedzina nauki, która ma na […]

            Już teraz

            Zapisz się do newslettera

              Podanie danych w formularzu jest niezbędne do subskrypcji newslettera. Dane z formularza przetwarzane będą na podstawie udzielonej zgody art. 6 ust. 1 lit. a) RODO. Administratorem Twoich danych jest Smartstock Sp. z o.o. z Poznania (ul. Królowej Jadwigi 43, 61-871 Poznań, biuro@smartstock.cloud). Wszelkie informacje w zakresie przetwarzania danych podanych w formularzu oraz posiadanych uprawnieniach znajdziesz w Polityce Prywatności.


              TEL. +48 534 288 279
              biuro@dature.cloud

              Smartstock Sp z o.o.
              ul. Królowej Jadwigi 43
              61-871 Poznań

              Zapisz się do newslettera

              NIP: 7812000413
              REGON: 384284847
              KRS: 0000802331

              • LinkedIn
              • Facebook

              Polityka prywatności i cookies   Regulamin aplikacji   Wsparcie techniczne   Zmiana decyzji co do cookies

              Wszelkie prawa zastrzeżone. © SMARTSTOCK Sp. z o.o.
              Polski
                        Brak wyników wyszukiwania Zobacz wszystkie wyniki
                        • Brak dostępnych tłumaczeń dla tej strony