Игорь Латышев NewLP-логистика

Пятничная ИИ-шница 🤖 🧠 НЕЙРОСЕТЬ УМНЕЕ. А ПРОГНОЗ ТОЧНЕЕ? 🔮 Почему сложный алгоритм не всегда обеспечивает лучшее решение. Forecast NOW некоторое время назад опубликовали статью «Почему вероятностные алгоритмы эффективнее нейросетей в прогнозировании». Название интригующее! Особенно на фоне повального увлечения «имитационным интеллектом». Автор рассказывает, почему после экспериментов с нейросетями и генетическими алгоритмами разработчики системы управления запасами предпочли вероятностное прогнозирование. 📊 Три тезиса, заслуживающих внимания. 1️⃣ НЕЙРОСЕТИ ПОДХОДЯТ НЕ ДЛЯ ВСЕХ ТОВАРОВ По оценке автора, применявшийся компанией нейросетевой подход хорошо работал примерно для 4–6% товаров типового супермаркета, имеющих регулярный спрос. У остальных 94–96% продажи разреженные, что существенно затрудняет обучение моделей. 📌 Вывод: прежде чем выбирать алгоритм, необходимо понять характер спроса. 2️⃣ ПРОГНОЗ – ЭТО НЕ ПРОСТО ЧИСЛО Допустим, система прогнозирует продажу 100 единиц товара. Но сколько заказать? 100? 110? 120? Вероятностная модель позволяет оценить разные сценарии спроса. Например: ▪️ 88% – спрос не превысит 100 единиц; ▪️ 90% – не превысит 103 единицы. Теперь можно рассчитать риски дефицита, избыточных запасов и выбрать экономически обоснованный объём заказа. 📍 Вывод: важна не только точность прогноза, но и стоимость решения, принятого на его основе. 3️⃣ СЛОЖНЕЕ - НЕ ВСЕГДА ЭФФЕКТИВНЕЕ! Нейросеть способна учитывать множество факторов: погоду, сезонность, цены, историю продаж. Но чем сложнее модель, тем выше требования к данным, обучению и контролю. Автор статьи утверждает, что по результатам более 500 исследований на данных предприятий их вероятностные модели показали лучшие результаты. Это опыт конкретного разработчика, а не доказательство универсального превосходства вероятностных алгоритмов. Тем более что сами нейросети тоже способны формировать вероятностные прогнозы. 📍 А ВОТ МОЙ ГЛАВНЫЙ ВЫВОД. В логистике НЕ существует задачи "внедрить как можно больше искусственного интеллекта". ☝️ Есть задача принимать экономически обоснованные решения, обеспечивающие эффективность всей логистической системы. И не столь важно, кто их рассчитывает – нейросеть, вероятностный алгоритм или традиционная математическая модель. Важно, сколько компания в итоге зарабатывает или теряет. 💸 🔗 Статья Дмитрия Проскурякова, 17.02.2025 С уважением, ваш ИВЛ (в логистике). #Ai #прогнозирование #управлениеЗапасами #здравый_смысл #NewLP