0/5

Лента Новостей

20:45 Какие траты в отпуске россияне признают лишними – опрос ВТБ
20:20 Lacoste назначил нового генерального директора
19:55 «Лента» не будет выплачивать дивиденды по итогам 2024 года
Что скрывают отчёты клининга торговых площадей: 5 простых способов проверить работу на локации (чек-лист)
19:30 Mango вошел в капитал переработчика текстиля
19:05 Выдача кредитных карт за пять месяцев сократилась более чем вдвое
18:40 Дата вступления в силу ГОСТа на школьную форму перенесена
Защита персональных данных в 2025: как работать с ПД за пределами России в соответствии с 152-ФЗ
18:15 X5 Group утвердила выплату дивидендов
17:50 MIXIT сменил головной офис
17:25 На какие импульсные покупки россияне тратятся в гипермаркетах
Хранение и возврат заказов в интернет-магазинах косметики в 2025 году
17:00 Kia зарегистрировала в РФ новые суббренды
16:35 За год зарплаты курьеров в Москве выросли на 46%
16:10 Торги акциями Ozon на Мосбирже будут временно приостановлены
Как ритейлеру управлять жизненным циклом собственных торговых марок
15:45 Долг Google в РФ за четыре месяца вырос почти на 6 млрд рублей
15:20 «Союзмультфильм» регистрирует гибрид Чебурашки и Лабубу
14:55 Средний жизненный цикл концепции ТЦ может сократиться на два года
Почему не стоит расстраиваться, если «слетели» с УСН
10:00 Ответственность перевозчика: Кто виноват? Что делать?
10:00 Визуальная манипуляция: как дизайн стал механизмом пропаганды
10:00 От чат-ботов к системным ассистентам: почему ИИ в ритейле не работает на полную мощность
Digital Signage: как цифровые POS улучшают контакт с покупателями и повышают узнаваемость бренда
10:00 Как ресторану поднять выручку в сложные времена – стратегии от собственника сети ресторанов «Супра»
Все новости →

Beltel Datanomics приглашает на вебинар «Прогнозирование спроса методами машинного обучения»

время публикации: 11:00  11 ноября 2020 года
Внедрение интеллектуальных систем позволяет переложить рутинные процессы с человека на искусственный интеллект, а человеческий ресурс направить на развитие бизнеса.
Благодаря машинному обучению точность прогноза в товарной категории достигает 95%, а средний показатель улучшения качества прогноза по сравнению с традиционными алгоритмами составляет 15-20 пунктов.


В ситуации нестабильного спроса алгоритмам машинного обучения достаточно недели для адаптации к изменению в потреблении. Алгоритмы машинного обучения позволяют отказаться от ручной корректировки объемов товара при планировании акций. Автозаказ позволяет удовлетворять потребность в товаре с минимальным привлечением обслуживающего персонала. Это сокращает издержки и сводит к минимуму риск ошибок из-за человеческого фактора.

Все ли так привлекательно и могут ли алгоритмы машинного обучения помочь вашему бизнесу?

На вебинаре «Прогнозирование спроса методами машинного обучения», который состоится 17 ноября, в 12.00, специалисты Microsoft и Beltel Datanomics расскажут, в каких ситуациях методы машинного обучения эффективны, что нужно для их использования и какие результаты получают заказчики. 

Мероприятие ориентировано на компании ритейла и дистрибуции с высокой оборачиваемостью.

Участие бесплатное по предварительной регистрации

В программе:
Марина Вавилова, менеджер по работе с партнёрским каналом в сегменте крупного бизнеса, Microsoft: «Решения Microsoft AI для ритейла»;
Анна Племяшова, руководитель Департамента аналитики больших данных и искусственного интеллекта Beltel Datanomics: «Как внедрить решение по прогнозированию спроса методами машинного обучения и какую пользу оно принесет»;
Сергей Кравченко, старший аналитик данных, Beltel Datanomics: «Примеры проектов: задачи, решения, результаты».

Дата и время: 17 ноября, 12.00.

Продолжительность: 45 минут.

Все участники получат возможность оставить заявку на бесплатную разработку дорожной карты внедрения интеллектуальных систем с учетом особенностей их бизнеса.

Регистрация

Будем рады видеть Вас в числе слушателей!

***

Самые интересные новости читайте в наших группах в Facebook и VKontakte, а также на канале Яндекс.Дзен и в Telegram.

И подписывайтесь на рассылку самых важных новостей.

New Retail

0