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8月 21, 2023

Envisionを通じたサプライヤ分析 - ワークショップ #1

Lokadは初めてのEnvisionワークショップを開催し、Lokadの確率論的なリスク管理の視点を活用して小売サプライヤを分析する方法を学生(およびサプライチェーンの専門家)に教えます。

6月 26, 2023

マルチリファレンス最小発注数量の制約下での在庫管理

Gaetan Delétoilleの博士研究であるMOQに関する制約下での在庫管理は、サプライチェーンの驚くべきにもかかわらず研究が不足している領域であり、Lokadは日々の在庫の意思決定に統合しています。

6月 19, 2023

クラウド上で分散された分類アルゴリズム

Lokadの2番目の従業員であるMatthieu Durutは、2012年にLokadでの研究業績に基づいて博士号を取得しました。この博士号は、大規模なサプライチェーンに対処するために現在重要な役割を果たしているクラウドネイティブな分散コンピューティングアーキテクチャへのLokadの移行の道を開いたものです。

6月 12, 2023

大規模学習:分散非同期クラスタリングアルゴリズムへの貢献

Benoit Patraは、Lokadで行った研究のために2012年にPhDを取得しました。このPhDは、サプライチェーン理論に革新的な要素をもたらし、Lokadの確率的予測手法の将来の開発の舞台を築きました。

2月 6, 2023

カテゴリカル特徴の勾配推定子を用いた確率的勾配降下法

機械学習(ML)の広範な分野は、さまざまな状況をカバーする多くの技術と手法を提供しています。しかし、サプライチェーンには独自のデータの課題があり、サプライチェーンの実践者にとって基本的と思われる側面でも、満足のいくMLの手段を提供していないことがあります-少なくとも私たちの基準にはそうです。

9月 21, 2022

異なるリレーショナルクエリの差別化

サプライチェーンデータは、ほとんどが注文、顧客、サプライヤー、製品などのようなリレーショナルデータとして表されます。これらのデータは、企業の運営に使用されるERP、CRM、WMSなどのビジネスシステムを介して収集されます。

9月 6, 2022

再現可能な並列確率的勾配降下法

確率的勾配降下法(SGD)は、機械学習と数理最適化の両方において最も成功した手法の一つです。Lokadは、異なるプログラミングを通じて、供給チェーンの目的のためにSGDを長年にわたり積極的に活用してきました。ほとんどのクライアントのデータパイプラインのどこかに、少なくとも1つのSGDがあります。

12月 6, 2021

Envision VM(パート4)、分散実行

前の記事では、個々のワーカーがEnvisionスクリプトを実行する方法について主に調査しました。ただし、信頼性とパフォーマンスのために、Envisionは実際には複数のマシンのクラスタ上で実行されます。

11月 29, 2021

Envision VM(パート3)、アトムとデータストレージ

実行中、サンクはしばしば大量の入力データと出力データを読み書きします。このデータが作成された瞬間から使用されるまで保持する方法(答えの一部は複数のマシンに分散されたNVMeドライブにあります)、およびRAMよりも遅いチャネル(ネットワークおよび永続的なストレージ)を介して送信されるデータ量を最小限にする方法について説明します。

11月 22, 2021

Envision VM(パート2)、サンクと実行モデル

ほとんどの他の並列実行システムと同様に、Envisionは有向非巡回グラフ(DAG)を生成します。各ノードは実行する必要がある操作を表し、各エッジは下流のノードが上流のノードの出力を実行するために必要とするデータの依存関係を表します。

11月 15, 2021

Envision VM(パート1)、環境と一般的なアーキテクチャ

サプライチェーン最適化パイプラインは、データ処理の幅広いニーズをカバーします:データの取り込みと拡張、特徴抽出、確率的予測、制約条件下での最適な意思決定、データのエクスポート、分析、およびダッシュボードの作成。

5月 7, 2021

なぜRESTではなくFTPを選んだのか

ほとんどのWebアプリはRESTスタイルのWeb APIを採用していますが、LokadはFTPSとSFTPを採用しています。これは驚くかもしれませんが、この選択は意図的なものです。なぜLokadはこのルートを選んだのでしょうか?