Prévision des Nouveaux Produits par Machine Learning

L’apprentissage automatique peut être utilisé pour comprendre et prédire le lancement d’un nouveau produit avec des attributs particuliers (tels que définis par un ensemble de données de formation), mais la précision de la prévision pour un nouveau produit donné dépendra certainement de la manière dont les attributs spécifiés décrivent réellement ou « capter » un nouveau produit.

À cet égard, plus les produits utilisés pour former le modèle ML sont similaires au nouveau produit, mieux la technique fonctionnera.

Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?

Selon SAP « L’apprentissage automatique est un sous-ensemble de l’intelligence artificielle (IA). Il vise à apprendre aux ordinateurs à apprendre des données et à s’améliorer avec l’expérience – au lieu d’être explicitement programmés pour le faire. Dans l’apprentissage automatique, les algorithmes sont formés pour trouver des modèles et des corrélations dans de grands ensembles de données et pour prendre les meilleures décisions et prédictions sur la base de cette analyse.

Les applications d’apprentissage automatique s’améliorent avec l’utilisation et deviennent plus précises à mesure qu’elles ont accès à plus de données. »

 

Apprentissage automatique pour la prévision

Les techniques d’apprentissage automatique et les algorithmes permettent de prédire la quantité de produits et de services à acheter au cours d’une période future définie. Dans ce cas, un système logiciel peut apprendre des données pour une meilleure analyse. Par rapport aux méthodes traditionnelles de prévision de la demande, une approche de Machine Learning permet de :

  • Accélérer la vitesse de traitement des données
  • Peut fournir une prévision plus précise
  • Automatisez les mises à jour des prévisions en fonction des données récentes
  • Analyser plus de données
  • Identifier les modèles cachés dans les données
  • Créer un système robuste
  • Accroître l’adaptabilité aux changements

Résumé des méthodes d'apprentissage automatique

Nous pouvons utiliser l’apprentissage supervisé si nous savons à l’avance ce que nous voulons enseigner à une machine. Cela nécessite généralement d’exposer l’algorithme à un vaste ensemble de données d’apprentissage, de laisser le modèle examiner la sortie et d’ajuster les paramètres jusqu’à obtenir les résultats souhaités. Nous pouvons ensuite tester la machine en la laissant faire des prédictions pour un “ensemble de données de validation”.

 

Apprentissage supervisé pour la prévision de nouveaux produits

  • Si nous connaissons les groupes de similarité d’un catalogue, nous sommes en mesure d’attribuer une classe différente à chaque produit.
  • On peut définir un nombre arbitraire de classes, mais chacune d’entre elles doit être largement représentée par un nombre adéquat de produits.
  • Une fois les classes définies, nous devons représenter un produit avec une description d’article. Nous pouvons ajouter un nombre arbitraire d’attributs pertinents : matières premières, couleurs, tailles et autres.
  • Les méthodes d’apprentissage automatique supervisées formeront un classificateur capable de mapper chaque produit à la classe associée via la description de l’article.
  • Par conséquent, étant donné un nouveau produit, nous devons le décrire, puis le modèle d’apprentissage automatique formé lui attribue la classe la plus appropriée.
  • Une fois trouvé l’ensemble des produits similaires, nous pouvons faire la prévision des nouveaux produits de plusieurs manières

L’apprentissage non supervisé permet à une machine d’explorer un ensemble de données. Après l’exploration initiale, la machine essaie d’identifier des modèles cachés qui relient différentes variables. Ce type d’apprentissage peut aider à transformer les données en groupes, basés uniquement sur des propriétés statistiques. L’apprentissage non supervisé ne nécessite pas de formation sur de grands ensembles de données, et il est donc beaucoup plus rapide et plus facile à déployer, par rapport à l’apprentissage supervisé.

Apprentissage non supervisé pour la prévision de nouveaux produits

  • Dans l’apprentissage supervisé, nous devons attribuer manuellement une classe à chaque produit du catalogue.
  • Mais que se passe-t-il si le catalogue compte environ un millier de SKU* ? Cela pourrait être une opération très exigeante.
  • L’apprentissage non supervisé peut le faire, une fois que les produits sont décrits avec des attributs pertinents.
  • Il existe des techniques de clustering bien connues capables de regrouper tous les produits dans différents clusters en utilisant des critères de similarité entre attributs.
  • Une fois les clusters calculés, il est possible de trouver des produits similaires au nouveau produit considéré.
  • Une fois les produits similaires trouvés, les prévisions peuvent être exécutées.

Algorithmes de classification et de clustering , Méthodes de régression

  • Les algorithmes de classification peuvent expliquer ou prédire une valeur de classe. C’est un composant essentiel pour de nombreuses applications d’IA, mais il est particulièrement utile pour les applications de commerce électronique. Par exemple, les algorithmes de classification peuvent aider à prédire si un client achètera ou non un produit. Les deux classes dans ce cas sont “oui” et “non”.
  • Les méthodes de régression sont utilisées pour la formation au ML supervisé. L’objectif des techniques de régression est généralement d’expliquer ou de prédire une valeur numérique spécifique tout en utilisant un ensemble de données précédent. Par exemple, les méthodes de régression peuvent prendre des données de prix historiques, puis prédire le prix d’une propriété similaire pour la prévision de la demande au détail.
  • Les algorithmes de clustering sont des méthodes d’apprentissage non supervisé. Quelques algorithmes de clustering courants sont les K-moyennes, le décalage moyen et la maximisation des attentes. Ils regroupent les points de données selon des caractéristiques similaires ou partagées.