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            瑞友 AI 預測技術系列



              簡介  

                    瑞友AI預測技術,采用統計學、機器學習等算法,基于歷史數據,預測未來數據。

                    瑞友科技擁有自主算法云平臺,以及豐富的開發和研究經驗,愿與客戶、合作伙伴一起,開發針對行業和場景的人工智能預測系統,為客戶和合作伙伴提供數字化、AI化的經營能力。



              優勢  

            • 自主算法平臺
            • 科研能力
            • 行業背景知識

              應用  

            插圖創作自 AI 平臺 Disco Diffusion v5.2,Prompt: crystal ball,oil painting by James Gurney
            • ●    商業零售企業銷售預測

            • ●    商業零售企業采購計劃

            • ●    生產制造企業生產計劃

            • ●    生產制造企業采購計劃

            • ●    金融行業營業業績預警

            • ●    金融行業風控預警


              技術  


              場景  

            插圖創作自 AI 平臺 Disco Diffusion v5.2,Prompt: A grocery, on a nice street, beautiful,trending on Artstation Unreal Engine 3D shading shadow depth
            • ●    零售企業門店經營中,日銷售額預測

            • ●    產品市場需求預測

            • ●    供應鏈采購需求預測

            • ●    客戶購買欲望預測

            • ●    股票自動炒股預測

            • ●    天氣預測

            • ●    Google根據搜索量預測電影票房

            • ●    流行病預測

            • ●    犯罪預測


              行業方案  

            • 超市/餐飲/服務/電商
              行業銷售額預測
            • 訂單/機械維護/勞動力
              需求預測
            • 金融欺詐分類和預測
              金融風險預測

              實施  

            插圖來自 AI 平臺 Disco Diffusion v5.2,Prompt: A working computer programmer,oil painting by James Gurney

                    瑞友預測技術系統的實施基于 “現有代碼 + 合作服務” 方式,既不是簡單的產品/云銷售,也不是盲目的定制開發,而是在現有算法和豐富經驗之上,針對客戶場景展開研究和開發,設計并實現客戶戰略目標的 AI 預測系統。

                    瑞友預測技術系統的實施,概括來說,是通過 “一個云端,兩種代碼” 和 “整體方案,三種服務”,收獲 “應用系統和科研成果”。

                    瑞友自研的算法云,具有數據工具集和算法/模型引擎,數據工具機用于數據處理和分析,算法/模型用于模型訓練和推理之行。

                    三種服務包括數據科學設計服務、開發服務,以及科研合作,除了開發出可用的系統之外,與客戶合作收獲專利和論文,在行業領域中獲得領先地位。





            開發客戶場景系統的工作分為三類: 數據處理、模型訓練和部署、推理引擎和接口部署。



              案例  

          1. 插圖來自 AI 平臺 Disco Diffusion v5.2,Prompt: cash register in a supermarket, cashier desk, Realistic 8k resolution
          2. 某加油站連鎖便利店銷售額預測

                    此加油站連鎖便利店擁有200家店面,銷售日用便利商品,為了改善經營,提高利潤里,優化備貨效率,需要在歷史銷售數據的基礎上,對每個店的銷售額數據進行預測。

                    經過對便利店數據的深入分析,為其設計了綜合的數據科學方案。綜合使用 ARIMA 和 XGBoost 算法,對未來7天的銷售額進行預測,包括單店銷售額預測以及商品大類預測。

                    特征工程中,在時序數據的基礎上,引入天氣、假期、疫情、折扣等參數,獲得較好的預測效果。

                    在日預測的基礎上,采用指數平均法對每小時銷售額進行預測,能更進一步指導店的經營。


            ARIMA 預測




            XGBoost 預測


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