Искусственный интеллект в прогнозировании спроса: как работают ML-модели и что делать, когда прошлое не похоже на будущее Специально для Digital4food

Алгоритмы машинного обучения (Machine Learning) давно перестали быть просто технологической новинкой, сегодня это базовый инструмент оптимизации запасов, планирования продаж и управления цепочками поставок. Они помогают анализировать гигантские массивы данных и выявлять скрытые закономерности быстрее и точнее человеческой интуиции.

Однако в мире постоянных турбулентностей, от санкций и пандемий до резких шагов регуляторов, бизнес всё чаще сталкивается с ситуацией, когда традиционные модели сбоят.

Чтобы ИИ приносил реальную пользу, руководству компании важно понимать два аспекта: как именно модели приходят к своим выводам и где проходит граница их возможностей, за которой требуется прямое участие человека.

Подробнее — в новой статье Datanomics 📣 Подписывайтесь на наш канал в Дзене — публикуем аналитику и прикладные материалы по ИИ