आधुनिक AI तकनीकों के साथ पूर्वानुमान और पुन:क्रम प्रणाली का डिज़ाइन

एक पूर्वानुमान और पुन:क्रम प्रणाली का निर्माण करना जिस पर योजनाकार वास्तव में भरोसा करते हैं, सही मॉडल चुनने से कहीं अधिक की आवश्यकता होती है। इसके लिए स्वच्छ डेटा, समझदार सुविधाएँ, मजबूत मूल्यांकन और अपवादों का प्रबंधन करने वाले लोगों को स्पष्ट हैंडऑफ़ की आवश्यकता होती है। यह कोर्स उन विकल्पों को उसी क्रम में बताता है जैसे वे एक वास्तविक परियोजना में उत्पन्न होते हैं। आप लिखित डिज़ाइन अभ्यासों के माध्यम से काम करेंगे जो यह दर्शाते हैं कि एक छोटी संचालन या डेटा टीम पूर्वानुमान और पुन:क्रम प्रणाली की योजना कैसे बनाएगी। जोर उन व्यावहारिक व्यापार-बंदों पर है जो यह तय करते हैं कि सिस्टम एक विश्वसनीय उपकरण बन जाता है या एक और डैशबोर्ड जिसे कोई नहीं खोलता। आप क्या सीखेंगे: - समय-श्रृंखला पूर्वानुमान के लिए बिक्री इतिहास, प्रचार और घटना डेटा तैयार करें - शास्त्रीय तरीकों, ग्रेडिएंट बूस्टिंग और आधुनिक डीप लर्निंग विकल्पों सहित मॉडलिंग दृष्टिकोणों की तुलना करें - मौसमीता, प्रचार, छुट्टियों और आपूर्तिकर्ता व्यवहार के लिए सुविधाओं का इंजीनियर करें - मूल्यांकन रूटीन बनाएं जो परिचालन रूप से सार्थक तरीकों से पूर्वानुमान सटीकता को मापते हैं - सुरक्षा स्टॉक और सेवा स्तर लक्ष्यों का उपयोग करके पूर्वानुमानों को पुन:क्रम सिफारिशों में अनुवाद करें - मानव-इन-द-लूप इंटरफेस डिज़ाइन करें ताकि योजनाकार आवश्यकता पड़ने पर निर्णयों को ओवरराइड और समझा सकें यह कोर्स डेटा तैयारी से मॉडल डिज़ाइन तक, फिर मूल्यांकन, पुन:क्रम तर्क और मानव एकीकरण तक आगे बढ़ता है। एक कैपस्टोन लिखित अभ्यास आपसे एक विशिष्ट व्यवसाय और उत्पाद श्रेणी के लिए पूर्वानुमान और पुन:क्रम प्रणाली के लिए एक-पृष्ठ डिज़ाइन का मसौदा तैयार करने के लिए कहता है। यह कोर्स कुछ सॉफ्टवेयर या डेटा पृष्ठभूमि वाले शुरुआती लोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिसमें संचालन में प्रवेश करने वाले डेटा वैज्ञानिक, AI उपकरणों की खोज करने वाले आपूर्ति श्रृंखला विश्लेषक और व्यावसायिक विश्लेषण के छात्र शामिल हैं। किसी पूर्व आपूर्ति श्रृंखला अनुभव की आवश्यकता नहीं है। यह कोर्स सिस्टम को एक डिज़ाइन समस्या के रूप में मानता है जिसके बारे में आप कागज पर तर्क कर सकते हैं।