テクノロジー

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1月 16, 2020
なぜPythonではないのか

なぜPythonではないのか

Envision、Lokadのドメイン固有言語（DSL）は、Pythonでは決してコスト効果の高いソリューションを提供できない課題に対処するために設計されました。

4月 3, 2019
整数と差分可能-プログラミングにおける不確実性

整数と差分可能-プログラミングにおける不確実性

差分可能-プログラミングの観点から、2つの課題がどのように対処されているかに関する技術的洞察。

3月 27, 2019
機能する『AI』としての微分可能プログラミング

機能する『AI』としての微分可能プログラミング

これまでほぼ解決不可能とされていた一連の供給網シナリオを解放するための道筋

2月 5, 2019
サプライチェーン経済のための代数

サプライチェーン経済のための代数

zedfuncs代数がどのように確率的予測に活用できるか。

1月 11, 2019
カラム型ランダムフォレスト

カラム型ランダムフォレスト

ランダムフォレストはもはや最先端の機械学習手法ではありませんが、それでも利点があります。

2月 15, 2018
インメモリーデータベースを超えて

インメモリーデータベースを超えて

インメモリーデータベースはかつてIT業界の流行語でしたが、現在では陳腐化しています

1月 29, 2018
CRPSからクロスエントロピーへ

CRPSからクロスエントロピーへ

CRPSのおかげで、Lokadは航空宇宙およびファッションの課題を解決しましたが、それにも欠点があります

10月 18, 2016
確率的プロモーション予測

確率的プロモーション予測

プロモーションの予測は悪夢のようなものであり、当社の予測エンジンが不確実な未来にどのように対処するかを確認できます。

6月 14, 2016
不確実な未来に取り組む

不確実な未来に取り組む

未来は不確実です。Lokadが分布の代数学を通じてどのようにこれを受け入れたかを学びましょう。

5月 24, 2016
確率的予測を用いた予測4.0

確率的予測を用いた予測4.0

機械学習と高次元統計があなたのサプライチェーンにもたらすものを発見してください。