論文の概要: Streamlined Framework for Agile Forecasting Model Development towards Efficient Inventory Management

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.06344v1
• Date: Thu, 13 Apr 2023 08:52:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-14 15:11:48.399867
• Title: Streamlined Framework for Agile Forecasting Model Development towards Efficient Inventory Management
• Title（参考訳）: 効率的な在庫管理を目指すアジャイル予測モデル開発のフレームワーク
• Authors: Jonathan Hans Soeseno, Sergio Gonz\'alez, Trista Pei-Chun Chen
• Abstract要約: 本稿では,開発プロセスのコアコンポーネント間の接続を合理化して予測モデルを構築するためのフレームワークを提案する。 提案したフレームワークは、新しいデータセットの迅速かつ堅牢な統合、異なるアルゴリズムの実験、最良のモデルの選択を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0625936401496237
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper proposes a framework for developing forecasting models by streamlining the connections between core components of the developmental process. The proposed framework enables swift and robust integration of new datasets, experimentation on different algorithms, and selection of the best models. We start with the datasets of different issues and apply pre-processing steps to clean and engineer meaningful representations of time-series data. To identify robust training configurations, we introduce a novel mechanism of multiple cross-validation strategies. We apply different evaluation metrics to find the best-suited models for varying applications. One of the referent applications is our participation in the intelligent forecasting competition held by the United States Agency of International Development (USAID). Finally, we leverage the flexibility of the framework by applying different evaluation metrics to assess the performance of the models in inventory management settings.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,開発プロセスのコアコンポーネント間の接続を合理化して予測モデルを構築するフレームワークを提案する。 提案したフレームワークは、新しいデータセットの迅速かつ堅牢な統合、異なるアルゴリズムの実験、最良のモデルの選択を可能にする。 さまざまな問題のデータセットから始めて、時系列データの意味のある表現をクリーン化し、エンジニアリングするために、前処理ステップを適用します。 堅牢なトレーニング構成を特定するために,複数のクロスバリデーション戦略の新たなメカニズムを導入する。 様々なアプリケーションに最適なモデルを見つけるために、さまざまな評価指標を適用します。 参考文献の1つは、米国国際開発庁(USAID)が主催するインテリジェントな予測コンテストへの参加である。 最後に,さまざまな評価指標を適用して,インベントリ管理設定におけるモデルの性能を評価することで,フレームワークの柔軟性を活用する。

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