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。

関連論文リスト

• A Collaborative Ensemble Framework for CTR Prediction [73.59868761656317]
  我々は、複数の異なるモデルを活用するための新しいフレームワーク、CETNet(Collaborative Ensemble Training Network)を提案する。 ナイーブなモデルスケーリングとは違って,私たちのアプローチは,共同学習による多様性とコラボレーションを重視しています。 当社のフレームワークは,Metaの3つのパブリックデータセットと大規模産業データセットに基づいて検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-20T20:38:56Z)
• Advancing Enterprise Spatio-Temporal Forecasting Applications: Data Mining Meets Instruction Tuning of Language Models For Multi-modal Time Series Analysis in Low-Resource Settings [0.0]
  パティオ時間予測は輸送、物流、サプライチェーン管理において重要である。 本稿では,従来の予測手法の強みと小言語モデルの命令チューニングを融合した動的マルチモーダル手法を提案する。 我々のフレームワークは、推論速度とデータプライバシ/セキュリティを維持しながら、計算とメモリの要求を低減したオンプレミスのカスタマイズを可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-24T16:32:58Z)
• A Large-Scale Evaluation of Speech Foundation Models [110.95827399522204]
  音声処理ユニバーサルパフォーマンスベンチマーク(SUPERB)を構築し,基礎モデルパラダイムの有効性について検討する。 凍結基盤モデルを用いてSUPERBにおける音声処理タスクに対処する統合マルチタスクフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-15T00:03:16Z)
• TSPP: A Unified Benchmarking Tool for Time-series Forecasting [3.5415344166235534]
  本稿では,時系列予測モデルの開発に係わる重要なモデリングと機械学習の決定を明らかにする,統一的なベンチマークフレームワークを提案する。 このフレームワークは、モデルとデータセットのシームレスな統合を促進し、実践者と研究者の両方が開発作業を支援する。 このフレームワーク内で最近提案されたモデルをベンチマークし、最小限の努力で注意深く実装されたディープラーニングモデルは、勾配決定木に匹敵する可能性があることを実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-28T16:23:58Z)
• Federated Learning with Projected Trajectory Regularization [65.6266768678291]
  フェデレーション学習は、ローカルデータを共有せずに、分散クライアントから機械学習モデルの共同トレーニングを可能にする。 連合学習における重要な課題の1つは、クライアントにまたがる識別できない分散データを扱うことである。 本稿では,データ問題に対処するための予測軌道正則化(FedPTR)を備えた新しいフェデレーション学習フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-22T02:12:08Z)
• QualEval: Qualitative Evaluation for Model Improvement [82.73561470966658]
  モデル改善のための手段として,自動定性評価による定量的スカラー指標を付加するQualEvalを提案する。 QualEvalは強力なLCM推論器と新しいフレキシブルリニアプログラミングソルバを使用して、人間の読みやすい洞察を生成する。 例えば、その洞察を活用することで、Llama 2モデルの絶対性能が最大15%向上することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-06T00:21:44Z)
• Estimating Task Completion Times for Network Rollouts using Statistical Models within Partitioning-based Regression Methods [0.01841601464419306]
  本稿では,通信ネットワークのロールアウト計画問題に対するデータと機械学習に基づく予測ソリューションを提案する。 マイルストーン完了時間の履歴データを使用することで、モデルはドメイン知識を取り入れ、ノイズを処理し、プロジェクトマネージャに解釈できる必要があります。 本稿では,各パーティションにデータ駆動統計モデルを組み込んだ分割型回帰モデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-20T04:28:12Z)
• An Information-Theoretic Approach for Estimating Scenario Generalization in Crowd Motion Prediction [27.10815774845461]
  本稿では,ソース・クラウド・シナリオに基づいて学習したモデルの一般化を特徴付ける新しいスコアリング手法を提案する。 インタラクションコンポーネントはシナリオドメインの難易度を特徴付けることを目的としており、シナリオドメインの多様性はダイバーシティスコアで取得される。 提案手法の有効性をシミュレーションおよび実世界(ソース,ターゲット)の一般化タスクで検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-02T01:39:30Z)
• Slimmable Domain Adaptation [112.19652651687402]
  重み付けモデルバンクを用いて、ドメイン間の一般化を改善するためのシンプルなフレームワーク、Slimmable Domain Adaptationを導入する。 私たちのフレームワークは、他の競合するアプローチを、複数のベンチマークにおいて非常に大きなマージンで上回ります。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-14T06:28:04Z)
• Edge-assisted Democratized Learning Towards Federated Analytics [67.44078999945722]
  本稿では,エッジ支援型民主化学習機構であるEdge-DemLearnの階層的学習構造を示す。 また、Edge-DemLearnを柔軟なモデルトレーニングメカニズムとして検証し、リージョンに分散制御と集約の方法論を構築する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-01T11:46:03Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。