Home Нейронные сети Предоставление нужных продуктов в нужное время с помощью машинного обучения | DeepTech

Предоставление нужных продуктов в нужное время с помощью машинного обучения | DeepTech

0
Предоставление нужных продуктов в нужное время с помощью машинного обучения
 | DeepTech

Хорхе: Конечно. Моя роль, как я назову, состоит из двух основных направлений в двух областях. Одним из них является то, что я руковожу инженерными операциями компании по машинному обучению по всему миру. А с другой стороны, я предоставляю все аналитические платформы, которые использует компания, также в глобальном масштабе. Итак, роль номер один в моей разработке и эксплуатации машинного обучения заключается в том, что моя команда берет все эти модели, которые разрабатывает наше сообщество специалистов по обработке данных, работающих по всему миру, мы взяли их и усилили. Наша основная задача здесь заключается в том, что первое, что нам нужно сделать, это убедиться, что мы применяем инженерные методы, чтобы подготовить их к производству, чтобы они могли масштабироваться, а также могли работать экономически эффективным образом, и оттуда мы обеспечиваем что в моих операциях они всегда рядом, когда это необходимо.

Итак, многие из этих моделей, поскольку они становятся частью нашей повседневной деятельности, будут сопровождаться определенными конкретными обязательствами по уровню обслуживания, которые мы должны взять на себя, поэтому моя команда следит за тем, чтобы мы выполняли те, которые имеют правильные ожидания. С другой стороны, аналитические платформы: мы выполняем много описательной, прогнозной и предписывающей работы с точки зрения аналитики. Описательная часть, где вы говорите просто об обычной информационной панели, об обобщении наших данных и о том, где живут данные, обо всех тех аналитических платформах, которые использует компания, также является тем, о чем я забочусь. И при этом можно подумать, что у меня очень широкая база клиентов в компании как с точки зрения географии, где они находятся от некоторых наших предприятий в Азии, вплоть до Северной Америки, так и с точки зрения всей организации, от маркетинга до HR и все, что между ними.

Переходя к вашему другому вопросу о том, как машинное обучение помогает нашим потребителям в продуктовом отделе, я, вероятно, резюмирую, что для потребительских товаров все дело в том, чтобы иметь правильный продукт по правильной цене и в нужном для вас месте. Это означает, что они выбрали правильный продукт, их машинное обучение может помочь, например, многим нашим маркетинговым командам, даже когда они сейчас используют новейшие возможности генеративного искусственного интеллекта, такие как мозговой штурм и создание нового контента для исследований и разработок, что мы и делаем. Когда вы пытаетесь выяснить, какие формулы лучше всего подходят для наших продуктов, теперь определенно ML вторгается в эту область, правильную цену, все об эффективности затрат на всех этапах — от наших планов до наших распределительных центров, гарантируя, что мы устраняем потери. Использование возможностей машинного обучения — это то, что мы делаем во всех сферах нашего управления доходами, и это правильная цена для людей, покупающих наши продукты.

И последнее, но не менее важное: правильное расположение. Поэтому нам необходимо убедиться, что, когда наши потребители заходят в свои магазины или покупают нашу продукцию в Интернете, этот продукт будет там для вас, и вы сразу же найдете тот продукт, который вам нравится, и тот вкус, который вам нравится. Поэтому предпринимаются огромные усилия по прогнозированию нашего спроса, организации нашей цепочки поставок, нашему распределению, планированию наших планов, чтобы гарантировать, что мы производим нужные количества и доставляем их в нужные места, чтобы наши потребители могли найти нашу продукцию.

Лорел: Что ж, это, безусловно, имеет смысл, поскольку данные действительно играют решающую роль в внедрении передовых технологий, особенно машинного обучения. Так как же Kraft Heinz обеспечивает доступность, качество и безопасность всех этих данных в нужном месте и в нужное время для обеспечения эффективных операций машинного обучения или MLOps? Есть ли какие-то конкретные передовые методы, которые вы обнаружили?

Хорхе: Что ж, лучшая практика, которую я, вероятно, могу посоветовать людям, — это определенно данные, которые являются топливом машинного обучения. Поэтому без данных нет моделирования. А данные, организация ваших данных, как внутренних, так и внешних, требует времени. Важно убедиться, что он не только доступен и вы организуете его таким образом, чтобы вам не приходилось иметь дело с огромным количеством технологий, но также, я бы сказал, что его курирование. Это долгосрочное обязательство. Поэтому я настоятельно советую всем, кто слушает сейчас, понимать, что ваше путешествие по данным, как оно есть, — это путешествие, у него нет конечного пункта назначения, и оно потребует времени.

И чем больше вы добьетесь успеха с точки зрения организации всех необходимых вам данных и обеспечения их доступности, тем успешнее вы будете использовать все это с помощью моделей машинного обучения и замечательных вещей, которые действительно существуют. затем достичь конкретного бизнес-результата. Итак, хорошая метафора, которую я хотел бы сказать, заключается в том, что существует много исследователей, и Массачусетский технологический институт известен своими исследованиями, но исследователи не могут ничего сделать без библиотекарей, со всеми людьми, которые систематизируют знания, чтобы вы могли пойти и действительно сделать. что вам нужно сделать, а именно провести исследование. Никогда не забывайте, что данные — это топливо, а данные требуют усилий, это путешествие, оно никогда не заканчивается, потому что именно это я бы назвал тем, что отличает многие успешные усилия от неудачных.

Лорел: Возвращаясь к этому менталитету в нужное место и в нужное время, за последние несколько лет в секторе потребительских товаров, или, как вы упомянули ранее, в секторе потребительских товаров, произошли такие серьезные изменения: от изменения требований клиентов к распространению каналов электронной коммерции. Так как же инструменты искусственного интеллекта и машинного обучения могут помочь повлиять на результаты бизнеса или повысить операционную эффективность?

LEAVE A REPLY

Please enter your comment!
Please enter your name here