Глубокое обучение как 5-е поколение прогностического двигателя
В рамках нашего основного обязательства предоставлять наиболее точные прогнозы, которые может предложить технология, мы с гордостью объявляем, что наш 5-й поколение прогностического двигателя теперь доступно на Lokad. Этот двигатель принес наибольшее улучшение точности, которое нам удалось достичь за один релиз. Дизайн двигателя основан на относительно новом направлении машинного обучения, называемом глубокое обучение. Для цепей поставок большие улучшения точности прогнозирования могут привести к таким же большим результатам, обслуживая больше клиентов, обслуживая их быстрее и при этом сталкиваясь с меньшими рисками запасов.
От вероятностного прогнозирования к глубокому обучению
Около 18 месяцев назад мы объявляли о 4-м поколении нашей технологии прогнозирования. 4-е поколение было первым, которое предоставляло настоящие вероятностные прогнозы. Вероятностные прогнозы являются важными в цепях поставок, потому что затраты сосредоточены на статистических экстремумах, когда спрос оказывается неожиданно высоким или низким. В отличие от традиционных методов прогнозирования, таких как традиционные ежедневные, еженедельные или ежемесячные прогнозы, которые сосредоточены только на доставке медианного или среднего прогноза, они не учитывают эту проблему. В результате эти методы обычно не могут обеспечить удовлетворительную отдачу для компаний.
Частично случайно оказалось, что глубокое обучение оказалось сильно ориентированным на вероятностные прогнозы по своей природе. Однако мотивация для такой перспективы была полностью не связана с проблемами цепей поставок. Алгоритмы глубокого обучения предпочитают оптимизацию, основанную на вероятностной / байесовской перспективе с метриками, такими как перекрестная энтропия, потому что эти метрики обеспечивают огромные значения градиента, которые особенно подходят для стохастического градиентного спуска, “единственного” алгоритма, который делает глубокое обучение возможным.
В конкретном случае цепей поставок оказалось, что основы глубокого обучения полностью соответствуют фактическим бизнес-требованиям!
За пределами шума искусственного интеллекта
Искусственный интеллект, основанный на глубоком обучении на практике, стал главным трендом 2017 года. Утверждения смелые, завораживающие и, ну, размытые. Из точки зрения Lokad мы наблюдаем, что большинство этих корпоративных технологий искусственного интеллекта не оправдывают ожиданий. Очень немногие компании могут получить более полумиллиарда долларов США финансирования, как Instacart, чтобы собрать команду глубокого обучения мирового класса и успешно решить задачу цепи поставок.
С этим релизом Lokad делает технологию прогнозирования AI-уровня доступной для любой достаточно “цифровизированной” компании. Очевидно, что все это все еще основано на исторических данных цепи поставок, поэтому данные должны быть доступны Lokad; но наша технология не требует никаких навыков глубокого обучения. В отличие от практически всех “корпоративных” технологий искусственного интеллекта, Lokad не полагается на ручное создание функций. Что касается наших клиентов, переход от наших предыдущих вероятностных прогнозов к глубокому обучению будет плавным.
Lokad - первая компания-разработчик программного обеспечения, предоставляющая готовую технологию прогнозирования AI-уровня, доступную как для маленьких интернет-магазинов с одним сотрудником, так и для крупных сетей цепей поставок, которые могут включать тысячи мест и миллион товарных позиций.
Век вычислений на графических процессорах (GPU)
Глубокое обучение оставалось относительно узкой областью до тех пор, пока сообщество не смогло улучшить свой собственный программный блок для использования возможностей графических процессоров (GPU). Эти GPU существенно отличаются от центральных процессоров (CPU), которые до сих пор приводят в движение подавляющее большинство приложений, за исключением компьютерных игр, которые интенсивно используют как CPU, так и GPU.
Вместе с полной переработкой нашего прогнозного движка для этой пятой версии мы также значительно улучшили низкоуровневую инфраструктуру Lokad. Действительно, для обслуживания компаний платформа Lokad теперь использует как GPU, так и CPU. Lokad теперь использует мощности машин, оснащенных GPU, которые можно арендовать на платформе облачных вычислений Microsoft Azure, поддерживающей Lokad.
Благодаря огромной вычислительной мощности GPU наши прогнозы становятся не только более точными, но и намного быстрее. Благодаря сетке GPU мы теперь получаем прогнозы примерно в 3-6 раз быстрее для любых значительных наборов данных (*).
(*) Для ультрамалых наборов данных наш прогнозный движок пятого поколения на самом деле работает медленнее и требует несколько минут больше - что практически незначительно.
Запуск продуктов и акции
Наш прогнозный движок пятого поколения принес значительные улучшения в сложных прогнозных ситуациях, особенно при запуске продуктов и акциях. С нашей точки зрения запуск продуктов, хотя и очень сложный, остается немного проще, чем прогнозы акций. Разница в сложности обусловлена качеством исторических данных, которое неизменно ниже для акций по сравнению с запусками продуктов. Качество данных по акциям улучшается со временем, как только введены соответствующие процессы контроля качества.
В частности, мы видим глубокое обучение как огромную возможность для модных брендов, которые борются с запусками продуктов, определяющими их продажи: запуск нового продукта - это не исключение, а правило. Затем, поскольку цветовые и размерные варианты значительно увеличивают количество SKU, ситуация становится еще более сложной.
Ранний доступ к глубокому прогнозированию
Мы планируем постепенно обновить всю нашу клиентскую базу до нашего новейшего прогностического движка. Это постепенное развертывание предназначено для того, чтобы убедиться, что мы не случайно не внесем регрессий, где последняя версия может оказаться менее точной, чем предыдущая. Поскольку версия 5.0 внешне идентична версии 4.0, обновление будет полностью прозрачным. Клиенты заметят только дополнительную точность. К концу первого квартала 2018 года все прогнозы, сгенерированные через Envision, будут работать на основе 5.0.
