Tecnología
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Una perspectiva matizada sobre la frontera tecnológica irregular de Harvard Business School
Conor Doherty revisa un artículo de Harvard Business School llamado Navegando la Frontera Tecnológica Irregular. TLDR: La calidad es subjetiva; el costo no lo es.
Una revisión con opiniones sobre la entrevista de Yann LeCun con Lex Fridman
Joannes Vermorel revisa la notable entrevista de Yann LeCun con Lex Fridman titulada “Meta AI, Open Source, Limits of LLMs, AGI & the Future of AI”.
Análisis de la red de distribución a través de Envision - Taller #3
Este tercer taller de Envision ofrece a estudiantes y especialistas en supply chain una capacitación guiada sobre el análisis de la red de distribución de una empresa minorista utilizando la perspectiva y las herramientas de Supply Chain Quantitativa de Lokad.
Probabilistic Exponential Smoothing para la IA Explicable en el dominio de la cadena de suministro
Lee la investigación de doctorado de Antonio Cifonelli sobre Probabilistic Exponential Smoothing para la IA Explicable en el dominio de la cadena de suministro, otro gran estudio que muestra que media docena de trucos inteligentes pueden convertir un modelo tan básico como el suavizado exponencial en un coche de carreras que supera a los modelos de Deep Learning de última generación.
Análisis de ventas a través de Envision - Taller #2
Este segundo taller de Envision ofrece a estudiantes y especialistas en supply chain una capacitación guiada sobre el análisis de clientes minoristas desde la perspectiva probabilística y de gestión de riesgos de Lokad.
Selective Path Automatic Differentiation: Más allá de la distribución uniforme en la eliminación de retropropagación
El enfoque de Diferenciación Automática de Ruta Selectiva (SPAD) mejora el Descenso de Gradiente Estocástico (SGD) adoptando una perspectiva de subpunto de datos. Esta técnica, implementada a nivel de compilador, intercambia calidad de gradiente por cantidad de gradiente, complementando los métodos tradicionales de SGD con una visión más matizada.
Una revisión parcializada de Deep Inventory Management
Un equipo de Amazon ha publicado Deep Inventory Management (DIM) a finales de 2022. Este artículo presenta una técnica de optimización de inventario DIM que combina el aprendizaje por refuerzo y el deep learning. Como Lokad ha seguido un camino similar en el pasado, su CEO y fundador, Joannes Vermorel, ofrece su evaluación crítica de la técnica propuesta.
Programación diferenciable para optimizar datos relacionales a gran escala
La investigación de doctorado de Paul Peseux sobre la diferenciación de consultas relacionales, otra área poco investigada de la cadena de suministro, introdujo el operador TOTAL JOIN, Polystar y un mini-lenguaje ADSL para diferenciar consultas relacionales, todos los cuales Lokad integró en su DSL Envision como parte de la autodiferenciación para optimizar la toma de decisiones diarias de inventario.
Análisis de proveedores a través de Envision - Taller #1
Lokad lanza su primer taller de Envision, enseñando a estudiantes (y especialistas en supply chain) cómo analizar proveedores minoristas utilizando la perspectiva probabilística y de gestión de riesgos de Lokad.
Gestión de inventario bajo la restricción de cantidades mínimas de pedido de múltiples referencias
La investigación de doctorado de Gaetan Delétoille sobre MOQs, un área sorprendentemente poco investigada en la cadena de suministro, introdujo la política w, algo que Lokad integró en su solución para la toma de decisiones diarias de inventario.
Algoritmos de clasificación distribuidos en la nube
Matthieu Durut, el segundo empleado de Lokad, defendió su tesis doctoral en 2012 por su trabajo de investigación realizado en Lokad. Esta tesis doctoral allanó el camino para la transición de Lokad hacia arquitecturas de computación distribuida nativas de la nube, que hoy en día son fundamentales para lidiar con cadenas de suministro a gran escala.
Aprendizaje a gran escala: una contribución a los algoritmos de agrupamiento distribuido asincrónico
Benoit Patra, primer empleado de Lokad, defendió su tesis doctoral en 2012 por su investigación realizada en Lokad. Esta tesis doctoral aportó elementos radicalmente novedosos a la teoría de la cadena de suministro y sentó las bases para el desarrollo futuro del enfoque de pronóstico probabilístico de Lokad.