Technologie
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Warum nicht Python
Envision, die domänenspezifische Sprache (DSL) von Lokad, wurde entwickelt, um Herausforderungen anzugehen, bei denen Python niemals kosteneffiziente Lösungen liefern wird.
Ganze Zahlen und Unsicherheit im differenzierbaren Programmieren
Technische Einblicke, wie zwei Herausforderungen aus der Perspektive des differenzierbaren Programmierens angegangen werden.
Differenzierbares Programmieren wie in ‘AI’, das funktioniert
Der Weg, eine Reihe von supply chain Szenarien freizuschalten, die bislang als weitgehend unlösbar galten.
Eine Algebra für supply chain Ökonomie
Wie die zedfuncs Algebra für probabilistische Vorhersagen genutzt werden kann.
Spaltenorientierte Random Forests
Obwohl Random Forests nicht mehr die modernste Methode im maschinellen Lernen darstellen, bieten sie dennoch Vorteile.
Jenseits von In-Memory-Datenbanken
In-Memory-Datenbanken waren einst ein IT-Buzzword, aber sie haben das Alter nicht gut überstanden
Von CRPS zu Kreuzentropie
Dank CRPS hat Lokad seine Herausforderungen in der Luft- und Raumfahrt und in der Modebranche gemeistert, jedoch nicht ohne Schwächen
Probabilistische Promotionenprognose
Die Vorhersage von Promotionen kann ein Albtraum sein. Sehen Sie, wie unsere Prognose-Engine mit unsicheren Zukunftsaussichten umgeht.
Arbeiten mit ungewissen Zukünften
Die Zukunft ist ungewiss, lerne, wie Lokad dies mithilfe einer Algebra der Verteilungen angenommen hat.
Prognose 4.0 mit probabilistischen Vorhersagen
Entdecken Sie, was Machine Learning und hochdimensionale Statistik Ihrer supply chain bieten können.