#1442294
#1442294: Компания-ритейлер хочет оптимизировать управление запасами, чтобы минимизировать издержки и избежать дефицита товаров. У них есть данные о продажах за последние 5 лет, но отсутствуют метки (например, сезонность, спрос). Руководство ищет решение, которое поможет выявить скрытые закономерности и улучшить прогнозирование. Какой метод машинного обучения наиболее подходит для выявления скрытых закономерностей в данных?
Компания-ритейлер хочет оптимизировать управление запасами, чтобы минимизировать издержки и избежать дефицита товаров. У них есть данные о продажах за последние 5 лет, но отсутствуют метки (например, сезонность, спрос). Руководство ищет решение, которое поможет выявить скрытые закономерности и улучшить прогнозирование. Какой метод машинного обучения наиболее подходит для выявления скрытых закономерностей в данных?
Варианты ответа:
- обучение с учителем для прогнозирования спроса на основе помеченных данных
- обучение без учителя для группировки данных по схожим характеристикам без предварительных меток
- обучение с подкреплением для моделирования взаимодействия с динамическим спросом
Курсы в категории:
Информационные технологии
Курс посвящен изучению принципов машинного обучения, включая архитектуру и функционирование нейронных сетей. Студенты освоят методы обработки данных, алгоритмы обучения моделей и их применение в создании интеллектуальных систем. Особое внимание уделяется практическому использованию технологий ИИ для автоматизации задач, анализа больших данных и разработки инновационных решений в различных сферах, от медицины до промышленности.
Курс посвящен изучению принципов машинного обучения, включая архитектуру и функционирование нейронных сетей. Студенты освоят методы обработки данных, алгоритмы обучения моделей и их применение в создании интеллектуальных систем. Особое внимание уделяется практическому использованию технологий ИИ для автоматизации задач, анализа больших данных и разработки инновационных решений в различных сферах, от медицины до промышленности.