Каждый год, наряду с радостными праздниками и надеждами на новый год, появляется еще одно «развлечение», которое теперь, кажется, стало традицией, укоренившейся в современных празднованиях Нового года, — это предсказания на предстоящий год. От экстрасенсов до промышленные эксперты, люди очарованы всеми такими прогнозами, стремясь узнать о надвигающемся будущем.
Точно так же в современном мире, насыщенном данными, статистическое прогнозирование — научный метод анализа исторических данных для прогнозирования будущих тенденций в различных областях, будь то финансы и экономика или цепочка поставок и логистика — часто является стержнем в прогнозировании промышленного будущего. Однако с развитием машинного обучения сегодня ситуация становится все более интригующей, поскольку оно придает статистическому прогнозированию динамичность и глубину.
Продолжайте читать, чтобы узнать о связях между машинным обучением и статистическим прогнозированием, о применении машинного обучения в сегодняшнем статистическом прогнозировании и о том, как машинное обучение может улучшить статистическое прогнозирование.
Содержание
1. Введение в машинное обучение и статистическое прогнозирование.
2. Ключевые приложения машинного обучения в статистическом прогнозировании
3. Как машинное обучение улучшает статистическое прогнозирование
4. Точные прогнозы в пределах досягаемости
Введение в машинное обучение и статистическое прогнозирование
Краткий обзор машинного обучения
Машинное обучение, разновидность искусственного интеллекта и информатики, позволяет ИИ обучаться так же, как и человеческое обучение. Используя алгоритмы и данные, машинное обучение постоянно повышает точность. Способность обрабатывать и анализировать большие объемы данных, выявлять закономерности и делать прогнозы — одни из его наиболее выдающихся характеристик. Например, около половины 10 лучших приложений машинного обучения важные как для профессионалов отрасли, так и для обычных пользователей, связаны с предсказаниями и прогнозами, включая условия дорожного движения, предпочтения клиентов и движение запасов.
По сути, машинное обучение представляет собой значительный прогресс в технологии прогнозирования, поскольку оно может распознавать сложные закономерности и взаимосвязи в данных, которые могут быть необнаружимы для аналитиков-людей. Он также способен постоянно улучшать прогнозы с течением времени, повышая свою эффективность по мере обработки большего количества данных.
Основы статистического прогнозирования
Статистическое прогнозирование использует исторические данные в сочетании со статистическими методологиями, включая выборку и проверку гипотез, для выявления тенденций, сезонных закономерностей и корреляций. Эти элементы используются для моделирования отношений и прогнозирования будущих результатов. Этот метод работает в предположении, что будущие модели будут отражать прошлые.
Статистические методы, такие как анализ временных рядов и регрессионные модели, широко распространены и используются в различных областях. Анализируя прошлые данные, эти модели экстраполируют и прогнозируют будущие события с разной степенью точности, в зависимости от ясности и последовательности моделей данных.
В управлении цепочками поставок статистическое прогнозирование имеет важное значение для планирования спроса, управления запасами и распределения ресурсов, оптимизации процессов цепочки поставок. Методы прогнозирования временных рядов, такие как ARIMA (авторегрессионное интегрированное скользящее среднее) и экспоненциальное сглаживание являются неотъемлемой частью этого подхода ввиду их надежности при анализе тенденций и корректировке сезонности. Проще говоря, статистическое прогнозирование служит краеугольным камнем стратегического планирования и операционной эффективности управления цепочками поставок, используя проверенные временем методологии для повышения предсказуемости.
Машинное обучение и статистическое прогнозирование: эволюция и взаимосвязь
Современное управление цепочками поставок объединяет все более сложные статистические модели и модели машинного обучения для решения сложностей глобальной логистики, разнообразных источников данных и потоков данных в реальном времени. Этот переход от традиционных статистических методов к прогнозированию на основе машинного обучения знаменует собой значительную эволюцию, подчеркивая потенциал управления цепочками поставок для принятия более динамичных процессов принятия решений на основе данных.
Первоначально исследования и конкуренция предположил, что классические методы временных рядов превосходят методы машинного обучения по точности прогнозирования. Однако Соревнования М2020 5 продемонстрировал способность машинного обучения, опираясь на основы классических прогнозов временных рядов, догнать и даже превзойти классические методы.
На сегодняшний день машинное обучение все больше интегрируется со статистическим прогнозированием и используется наряду со статистическими методами для повышения общей эффективности. Этот подход не предполагает полной замены традиционных методов; скорее, он дополняет эти методы, адаптивно улучшая прогнозы с течением времени, что имеет решающее значение для динамичной среды в цепочке поставок.
Эволюция прогнозирования привела к тому, что модели машинного обучения стали более заметными, бросая вызов доминированию традиционных статистических методов, таких как ARIMA и экспоненциальное сглаживание. Благодаря своим возможностям обработки и анализа больших наборов данных, выявления сложных закономерностей и прогнозирования тенденций алгоритмы машинного обучения значительно усовершенствовали процесс принятия решений на основе данных и постоянно совершенствуют прогнозы.
Ключевые приложения машинного обучения в статистическом прогнозировании
В цепочках поставок машинное обучение улучшает прогнозирование спроса с помощью таких методов, как Определение спроса, что имеет решающее значение для планирования и оптимизации логистики и запасов. Это приложение улучшает управление запасами, прогнозируя поведение потребителей и рыночные тенденции, уменьшая излишки или дефицит, а также позволяя анализировать тенденции в режиме реального времени.
Машинное обучение известно своей превосходной способностью обрабатывать многомерные данные без подробной предварительной спецификации модели. Он превосходно справляется с обработкой разнообразных данных, включая обнаружение нелинейностей и аномалий, тем самым становясь бесценным для решения сложных задач прогнозирования, таких как распознавание изображений и обнаружение мошенничества, где традиционные статистические методы часто не справляются.
По сути, машинное обучение способно выявлять эти сложные закономерности посредством этапов обучения, проводимых нейронными сетями, расширяя прогностические возможности по сравнению с традиционными моделями. Используя различные алгоритмы, машинное обучение обеспечивает улучшенную обработку данных и адаптируемость к сложным средам данных. Это расширяет возможности традиционных методов прогнозирования и способствует принятию решений, основанных на данных.
Как машинное обучение улучшает статистическое прогнозирование
Повышенная точность прогнозирования
Машинное обучение значительно повышает точность прогнозов благодаря способности обрабатывать и анализировать большие и сложные наборы данных, постоянно адаптируясь к новым данным для уточнения прогнозов. В цепочке поставок такая точность прогнозирования напрямую влияет на эффективность за счет сокращения излишков и дефицита, обеспечивая лучшее управление запасами.
Кроме того, доказано, что Модели машинного обучения такие как случайный лес, машина повышения градиента света (LightGBM) и повышение экстремального градиента (XGBoost), повышают точность прогнозирования за счет агрегирования прогнозов из нескольких моделей. Эти модели, используемые в ансамблевых методах, объединяют прогнозы различных более простых моделей, существенно повышая точность прогнозирования. Они достигают этого за счет использования разнообразных интерпретаций данных и уменьшения переобучения, тем самым постоянно превосходя традиционные методы прогнозирования.
Кроме того, модели машинного обучения, такие как сети XGBoost и Long Short-Term Memory (LSTM), показали превосходящая производительность по сравнению с традиционными статистическими модели, фиксируя сложные закономерности в данных, что значительно повышает точность прогнозирования. Эти модели машинного обучения обеспечивают более точные прогнозы, выявляя сложные закономерности, которые обычно не различимы традиционными методами.
С другой стороны, пример реализации демонстрирует, что двухэтапный процесс классификации с использованием деревьев решений и многозадачных нейронных сетей позволяет машинному обучению эффективно определять оптимальную статистическую модель и ее параметры для конкретных временных рядов SKU. Этот метод показывает, как прогнозирование может использовать передовые стратегии обучения для разумного согласования наиболее подходящих и объективных статистических моделей с конкретными тенденциями спроса, что заметно улучшает совместную работу машинного обучения и традиционных методов прогнозирования.
Детализация и адаптивность
Статистическое прогнозирование по своей сути опирается на комплексный подход к оценке и анализу долгосрочных исторических данных. В результате его обычно использовали для прогнозов в долгосрочной перспективе, а не для краткосрочных колебаний. В частности, микропрогнозирование традиционно не было его сильной стороной. Напротив, динамическая адаптируемость моделей машинного обучения, особенно тех, которые используют онлайн-обучение, позволяет им быстро адаптироваться к новым данным.
Эта возможность поддерживает более детальные и специфичные для конкретной ситуации прогнозы, адаптируя прогнозы к рыночным условиям в реальном времени. Примером такой гибкости является Определение спроса, расширяя возможности обеспечения более детального и адаптируемого прогнозирования, что имеет решающее значение для быстрого реагирования на сбои в цепочках поставок или изменения потребительского спроса.
В целом машинное обучение улучшает микропрогнозирование в цепочке поставок, адаптируясь к изменениям в реальном времени. Он эффективно обрабатывает и адаптируется к огромному количеству сложных, разнообразных и динамических шаблонов данных, дополнительно оптимизируя запасы и сокращая отходы. Следовательно, машинное обучение является ключевым инструментом в современном управлении цепочками поставок, позволяя предприятиям быстро и эффективно реагировать на изменения рынка и колебания спроса.
Эффективность затрат
Влияние машинного обучения на повышение экономической эффективности статистического прогнозирования тесно связано с его способностью повышать точность. Автоматизируя процессы анализа данных, машинное обучение не только повышает точность прогнозов, но и значительно снижает затраты на прогнозирование, что имеет решающее значение для крупномасштабных операций цепочки поставок.
Внедрение метаобучения, альтернативно называемого «учимся быстро учиться», подмножество машинного обучения, также повышает производительность алгоритмов обучения за счет внесения корректировок на основе результатов экспериментов. Этот подход помогает еще больше снизить вычислительные затраты за счет сведения к минимуму необходимости исчерпывающего поиска по множеству моделей и параметров прогнозирования в течение каждого цикла прогнозирования, тем самым экономя время и ресурсы и значительно повышая эффективность затрат.
Если смотреть в более широкой перспективе, машинное обучение также способствует снижению затрат, связанных с избыточными запасами и потерянными продажами. Например, машинное обучение снижает затраты, связанные с затовариванием или недостатком запасов, за счет более точных прогнозов спроса. Более того, благодаря автоматическому обнаружению функций модели машинного обучения также уменьшают необходимость в ручном проектировании функций, что может косвенно привести к дальнейшему снижению затрат на этапе разработки модели.
Поддержка при принятии решения
Модели машинного обучения, способные быстро и точно анализировать обширные и сложные наборы данных, обеспечивают надежную поддержку принятия решений в динамических средах. Эти модели улучшают процессы принятия решений, где решающее значение имеют быстрые и точные прогнозы, предлагая более глубокое понимание и более надежные прогнозы. В частности, в управлении цепочками поставок такое своевременное прогнозирование подчеркивает важность более эффективного принятия решений для планирования закупок и распределения — важнейших элементов эффективного управления логистикой.
Кроме того, машинное обучение снабжает лиц, принимающих решения, прогнозистами и инструментами, которые быстро определяют наиболее эффективные методы прогнозирования, улучшая их понимание моделей спроса и результатов прогнозирования. Это позволяет им сосредоточиться на уточнении прогнозов там, где это наиболее важно, оптимизируя общий процесс стратегического планирования.
Наконец, важной и неоспоримой особенностью машинного обучения в поддержке принятия решений является его способность гарантировать объективные прогнозы, основанные исключительно на данных. Это особое преимущество машинного обучения: оно дает прогнозы, основанные исключительно на данных, свободные от человеческих предубеждений, эмоций или субъективных интерпретаций.
Хотя статистическое прогнозирование также опирается на данные и количественные методы, вероятность человеческих предубеждений при выборе модели, настройке параметров и интерпретации результатов может в некоторой степени повлиять на результаты. Машинное обучение, особенно с его автоматизированными и адаптивными системами, смягчает это за счет непрерывной и адаптивной обработки больших объемов данных в ответ на новую информацию. Пока сами данные свободны от предвзятости, этот подход может привести к более объективным и непредвзятым прогнозам.
Точные прогнозы в пределах досягаемости
Интеграция машинного обучения в статистическое прогнозирование представляет собой значительный прогресс в прогнозной аналитике. Эта комбинация повышает точность прогнозов, а также вводит беспрецедентнуювысокий уровень адаптивности и точности при работе с разнообразными наборами данных и сценариями прогнозирования. Алгоритмы машинного обучения способствуют созданию точных прогнозов в пределах досягаемости, обеспечивая более совершенные и контекстно-ориентированные процессы принятия решений, которые необходимы для динамичных потребностей современного бизнеса.
Преимущества машинного обучения выходят за рамки точности; они включают в себя повышение экономической эффективности и возможность эффективного использования комплексных наборов данных. Эти достижения способствуют более глубокому пониманию рыночных тенденций и поведения потребителей, тем самым поддерживая принятие более стратегических решений в различных секторах. Благодаря машинному обучению организации могут принимать более обоснованные решения, оптимизируя операции и снижая риски, связанные с плохим прогнозированием. Будущее прогнозирования нацелено на еще большую интеграцию этих технологий, постоянное улучшение масштабов и точности прогнозной аналитики.
Узнайте, как машинное обучение меняет прогнозирование в разных отраслях, регулярно посещая Chovm.com читает– важный ресурс для получения аналитической информации, новостей и стратегий оптового бизнеса, которые могут изменить ситуацию.
Ищете логистическое решение с конкурентоспособными ценами, полной прозрачностью и легкодоступной поддержкой клиентов? Проверьте Торговая площадка логистики Chovm.com прямо сейчас
