Technologie
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SCM Quantitative vs APS Classique
Comparaison module par module entre les systèmes APS classiques (Advanced Planning and Scheduling) et la supply chain quantitative telle qu'implémentée par Lokad.
Pourquoi pas Python
Envision, le langage spécifique au domaine (DSL) de Lokad, a été conçu pour relever des défis auxquels Python ne pourra jamais apporter des solutions rentables.
Entiers et incertitude en programmation différentiable
Perspectives techniques sur la manière dont deux défis sont abordés du point de vue de la programmation différentiable.
La programmation différentiable comme dans l’IA qui fonctionne
Le chemin pour débloquer une série de scénarios de supply chain qui étaient auparavant considérés comme largement inextricables.
Une algèbre pour l’économie de la supply chain
Comment l'algèbre zedfuncs peut être utilisée pour la prévision probabiliste.
Colonnes de forêts aléatoires
Bien que les forêts aléatoires ne soient plus à la pointe de l'apprentissage automatique, elles offrent toujours des avantages.
Au-delà des bases de données en mémoire
Les bases de données en mémoire étaient autrefois un mot à la mode dans le domaine de l'informatique, mais elles ont mal vieilli
De CRPS à l’entropie croisée
Grâce au CRPS, Lokad a résolu ses défis aérospatiaux et de mode, mais ce n'est pas sans ses défauts
Prévision probabiliste des promotions
La prévision des promotions peut être un cauchemar. Découvrez comment notre moteur de prévision gère les futurs incertains.
Travailler avec des futurs incertains
Le futur est incertain, découvrez comment Lokad a adopté cette incertitude à travers une algèbre des distributions.
Prévision 4.0 avec des prévisions probabilistes
Découvrez ce que l'apprentissage automatique et les statistiques de grande dimension peuvent apporter à votre supply chain.
Aperçu de l’évolution technologique de Lokad
Lokad a tellement évolué, de l'intégration des données et des moteurs commerciaux aux prévisions probabilistes.