Tecnologia
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Una prospettiva sfumata sulla frontiera tecnologica frastagliata di Harvard Business School
Conor Doherty recensisce un articolo di Harvard Business School intitolato Navigating the Jagged Technological Frontier. In breve: la qualità è soggettiva; il costo no.
Una recensione opinata dell’intervista di Yann LeCun con Lex Fridman
Joannes Vermorel recensisce l'intervista straordinaria di Yann LeCun con Lex Fridman dal titolo “Meta AI, Open Source, Limiti delle LLM, AGI e il Futuro dell'AI”.
Analisi della rete di distribuzione tramite Envision - Workshop n. 3
Questo terzo workshop di Envision offre agli studenti e agli specialisti della catena di approvvigionamento una formazione guidata sull'analisi della rete di distribuzione di un'azienda di vendita al dettaglio utilizzando la prospettiva e gli strumenti quantitativi della catena di approvvigionamento di Lokad.
Probabilistic Exponential Smoothing per l’AI Esplicabile nel dominio della Supply Chain
Leggi la ricerca di dottorato di Antonio Cifonelli su Probabilistic Exponential Smoothing per l'AI Esplicabile nel dominio della Supply Chain - un altro grande studio che dimostra che mezza dozzina di trucchi intelligenti possono trasformare un modello di base come l'exponential smoothing in una macchina da corsa che batte i modelli di Deep Learning all'avanguardia.
Analisi delle vendite tramite Envision - Workshop #2
Questo secondo workshop Envision offre agli studenti e agli specialisti della supply chain una formazione guidata sull'analisi dei clienti al dettaglio dal punto di vista probabilistico e di gestione del rischio di Lokad.
Selective Path Automatic Differentiation: Oltre la distribuzione uniforme sulla discesa del gradiente all’indietro
L'approccio Selective Path Automatic Differentiation (SPAD) migliora la discesa del gradiente stocastica (SGD) adottando una prospettiva sub-punto dati. Questa tecnica, implementata a livello di compilatore, scambia la qualità del gradiente con la quantità del gradiente, integrando i metodi tradizionali di SGD con una visione più sfumata.
Una recensione opinabile di Deep Inventory Management
Un team di Amazon ha pubblicato Deep Inventory Management (DIM) alla fine del 2022. Questo articolo presenta una tecnica di ottimizzazione delle scorte DIM che utilizza sia l'apprendimento per rinforzo che l'apprendimento profondo. Poiché Lokad ha seguito un percorso simile in passato, il suo CEO e fondatore Joannes Vermorel fornisce una valutazione critica della tecnica suggerita.
Programmazione differenziabile per ottimizzare grandi quantità di dati relazionali
La ricerca di dottorato di Paul Peseux sulla differenziazione delle query relazionali - un altro settore poco studiato della supply chain - ha introdotto l'operatore TOTAL JOIN, Polystar e un mini linguaggio ADSL per differenziare le query relazionali, il tutto integrato da Lokad nel suo DSL Envision come parte dell'autodiff per ottimizzare le decisioni quotidiane sulla gestione dell'inventario.
Analisi dei fornitori tramite Envision - Workshop n. 1
Lokad lancia il suo primo workshop Envision, insegnando agli studenti (e agli specialisti della supply chain) come analizzare i fornitori al dettaglio utilizzando la prospettiva probabilistica e di gestione del rischio di Lokad.
Gestione dell’inventario sotto il vincolo delle quantità minime d’ordine multi-riferimento
La ricerca di dottorato di Gaetan Delétoille sulle MOQ - un'area sorprendentemente poco studiata della supply chain - ha introdotto la politica w, qualcosa che Lokad ha integrato nella sua soluzione per la presa di decisioni sull'inventario quotidiano.
Algoritmi di classificazione distribuiti sul cloud
Matthieu Durut, secondo dipendente di Lokad, ha difeso la sua tesi di dottorato nel 2012 per il suo lavoro di ricerca svolto presso Lokad. Questo dottorato ha aperto la strada alla transizione di Lokad verso architetture di calcolo distribuito native del cloud, oggi fondamentali per gestire catene di approvvigionamento su larga scala.
Apprendimento su larga scala: un contributo agli algoritmi di clustering asincroni distribuiti
Benoit Patra, primo dipendente di Lokad, ha difeso il suo dottorato nel 2012 per la sua ricerca svolta presso Lokad. Questo dottorato ha portato elementi radicalmente nuovi alla teoria della supply chain e ha gettato le basi per lo sviluppo futuro dell'approccio di previsione probabilistica di Lokad.