 Bosala algorithme ya apprentissage machine pona ko prédire demande ya produit moko.
Tala guide ya étape par étape pona kosala algorithme ya apprentissage automatique pona ko prédire demande ya produit : 1. Bosangisi ba données : Etape ya liboso pona kosala algorithme ya apprentissage automatique ezali ya kosangisa ba données oyo ezali na tina na demande ya produit. Yango esangisi ba données historiques ya demande ya produit, ba fonctionnalités ya produit, prix, information démographie ya client, saisonnalité, information ya promotion, pe ebele. 2. Prétraitement ya ba données : Esengeli ko nettoyer ba données oyo esangisi pe ko prétrait yango po ezala approprié na algorithme ya apprentissage automatique. Yango ekoki kozala kolongola ba données oyo ezangi to oyo ekoki te, ko normaliser ba données, ko encoder ba variables catégoriques, pe ebele. 3. Pona makambo: Na nsima, esengeli kopona makambo oyo ezali na ntina mingi mpo na kosalela yango na algorithme. Yango ekoki kosalema na kosalelaka mayele lokola botangi ya boyokani, sango ya boyokani, to mayele mosusu ya kopona makambo. 4. Pona modèle : Na sima, esengeli kopona modèle ya apprentissage machine oyo ebongi pona kosala ba prédictions. Pona prédiction ya demande, ezali commune kosalela ba modèles ya série temporelle, ba modèles ya régression, to même ba modèles ya apprentissage profond lokola ba réseaux neuronaux récurrents (RNN). 5. Bopesi mateya : Esengeli kopesa mateya na modèle oyo eponami na ba données oyo ezuami na etape ya liboso. Na tango ya formation, modèle ekoyekola ba relation entre ba données na demande ya produit. 6. Bondimi : Esengeli ko valider performance ya modèle formation na kosalelaka ensemble ya ba données ya test pona ko assurer bosikisiki na yango. Soki bamoni ete modèle ezali na bosikisiki moke, ekoki kozala na ntina ya kobongisa ba paramètres ya modèle, kosalela modèle mosusu to kosangisa ba données mingi mpo na kobongisa performance. 7. Bosakoli : Na suka, modèle oyo ezwaki mateya pe oyo esili kondimama ekoki kosalelama pona kosakola bosenga ya biloko na mikolo ekoya. Ba prédictions wana ekoki kosalisa entreprise ezua ba décisions ya malamu na oyo etali production, inventaire, prix, pe ebele. Na bokuse, kosala algorithme ya apprentissage automatique mpo na ko prédire demande ya produit esengaka kosangisa mpe ko prétraitement ba données, kopona ba fonctionnalités pertinentes, kopona modèle oyo ebongi, ko former mpe ko valider modèle, mpe kosala ba prédictions.