Технологии

Back to the blog

февр. 6, 2023

Стохастический градиентный спуск с оценщиком градиента для категориальных признаков

Обширная область машинного обучения (ML) предоставляет широкий спектр методов и техник, охватывающих различные ситуации. Однако цепочка поставок сталкивается с собственными специфическими проблемами данных, и иногда аспекты, которые могут считаться «базовыми» специалистами по логистике, не выигрывают от традиционных инструментов ML — по крайней мере, по нашим меркам.

сент. 21, 2022

Дифференцирование реляционных запросов

Данные цепочки поставок представлены почти исключительно реляционными данными, такими как заказы, клиенты, поставщики, продукты и т.д. Эти данные собираются с помощью бизнес-систем — ERP, CRM, WMS — которые используются для управления компанией.

сент. 6, 2022

Воспроизводимый параллельный стохастический градиентный спуск

The stochastic gradient descent (SGD) is one of the most successful techniques ever devised for both machine learning and mathematical optimization. Lokad has been extensively exploiting the SGD for years for supply chain purposes, mostly through differentiable programming. Most of our clients have a least one SGD somewhere in their data pipeline.

дек. 6, 2021

Envision VM (часть 4), Распределённое выполнение

The previous articles mostly examined how individual workers executed Envision scripts. However, both for resilience and for performance, Envision is actually executed across a cluster of machines.

нояб. 29, 2021

Envision VM (часть 3), Атомы и хранение данных

During execution, thunks read input data and write output data, often in large quantities. How to preserve this data from the moment it is created and until it is used (part of the answer is on NVMe drives spread over several machines), and how to minimize the amount of data that goes through channels slower than RAM (network and persistent storage).

нояб. 22, 2021

Envision VM (часть 2), Thunks и Модель Выполнения

Как и большинство других систем параллельного выполнения, Envision создает направленный ациклический граф (DAG), где каждый узел представляет операцию, которую необходимо выполнить, а каждое ребро представляет зависимость данных, когда нижестоящий узел нуждается в результате вышестоящего узла для запуска.

нояб. 15, 2021

Виртуальная машина Envision (часть 1), Окружение и общая архитектура

A Supply Chain Optimization pipeline covers a wide range of data processing needs':' data ingestion and augmentation, feature extraction, probabilistic forecasting, producing optimal decisions under constraints, data exports, analytics, and dashboard creation.

мая 7, 2021

Почему FTP вместо REST

Most web apps feature web APIs styled as REST, yet Lokad features FTPS and SFTP, which may appear surprising. However, this choice is intentional, why did Lokad choose to go this route?

окт. 6, 2020

Факторы успеха в предиктивных цепочках поставок

Wading through the miasma of supply chain technologies remains a challenge. What can help to guarantee success?

июл. 2, 2020

Заняли 6-е место из 909 команд в соревновании по прогнозированию M5

Lokad занял 6-е место в соревновании по прогнозированию M5 среди 909 команд. Это впечатляющее достижение.