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MobiDev:如何将机器学习应用于需求预测(2022)(英文版)(14页).pdf

上传人: Kell****reet 编号:106353 2022-11-15 14页 2.23MB

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本文主要介绍了机器学习预测模型如何提高商业预测的准确性。主要内容包括: 1. 机器学习预测模型利用大量数据进行分析,以实现准确的预测和高效性能。与传统预测方法相比,机器学习模型可以考虑更多业务驱动因素和因素,并建立非线性算法以最小化损失函数。 2. 机器学习预测模型可以提高预测准确性,减少预测错误,增加数据输入,并快速适应变化。例如,麦肯锡指出,应用机器学习预测模型到交付链管理可以减少错误20-50%。 3. 机器学习预测模型在金融预测、供应链预测、价格预测、需求和销售预测以及欺诈检测等方面具有广泛的应用。 4. 主要机器学习预测算法包括回归算法、深度学习算法、基于树的算法、高斯过程和自回归算法等。 5. 实施机器学习预测模型需要定义业务目标、数据准备、选择模型、改进模型性能和将模型应用于生产。 6. 机器学习预测面临的挑战包括数据量不足、错误选择的评估指标、缺失数据的插补和处理异常值等。
如何利用机器学习提高财务预测准确性? 机器学习在供应链预测中的应用有哪些? 深度学习算法在时间序列预测中的优势是什么?
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