論文の概要: Deep Learning based Forecasting: a case study from the online fashion industry

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.14406v1
• Date: Tue, 23 May 2023 13:30:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-26 00:13:47.333923
• Title: Deep Learning based Forecasting: a case study from the online fashion industry
• Title（参考訳）: ディープラーニングに基づく予測:オンラインファッション産業を事例として
• Authors: Manuel Kunz, Stefan Birr, Mones Raslan, Lei Ma, Zhen Li, Adele Gouttes, Mateusz Koren, Tofigh Naghibi, Johannes Stephan, Mariia Bulycheva, Matthias Grzeschik, Armin Keki\'c, Michael Narodovitch, Kashif Rasul, Julian Sieber, Tim Januschowski
• Abstract要約: 本稿では,この予測問題に対するデータとモデリング手法の詳細と実験結果について述べる。 本稿では,この予測問題に対するデータとモデリング手法の詳細と実験結果について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.694480564850072
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Demand forecasting in the online fashion industry is particularly amendable to global, data-driven forecasting models because of the industry's set of particular challenges. These include the volume of data, the irregularity, the high amount of turn-over in the catalog and the fixed inventory assumption. While standard deep learning forecasting approaches cater for many of these, the fixed inventory assumption requires a special treatment via controlling the relationship between price and demand closely. In this case study, we describe the data and our modelling approach for this forecasting problem in detail and present empirical results that highlight the effectiveness of our approach.
• Abstract（参考訳）: オンラインファッション業界の需要予測は、特に、業界特有の課題のセットのため、グローバルなデータ駆動予測モデルに修正可能である。 これには、データのボリューム、不規則性、カタログにおける高いターンオーバー量、固定在庫の仮定が含まれる。 標準的なディープラーニング予測アプローチはこれらの多くに対応するが、固定在庫仮定は価格と需要の関係を密接に制御することで特別な処理を必要とする。 このケーススタディでは、この予測問題に対するデータとモデリングアプローチを詳細に述べ、このアプローチの有効性を強調する実験結果を提示する。

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