Раз в две недели я могу направлять вам информационный дайджест и даты своих бесплатных вебинаров.

 

Ритейл и нейронные сети

619 Ритейл и нейронные сети

Прошла новость о том, что розничная сеть Магнит завершила тестирование собственной «нейросети», которая используется для исследования спроса на товары. А в чем вообще разница между программным обеспечением, используемым торговыми сетями для категорийного менеджмента и нейросетью, точнее искусственной нейронной сетью или ИНС?

И одно и другое программное обеспечение – по сути  - это некие математические модели, оцифрованные в специальных программно-аппаратных комплексах. Каждую такую модель можно очень упрощенно представить в виде черного ящика, на вход которого подаются определенные данные и на выходе тоже получаются уже обработанные данные. Разница только в разных принципах работы внутри этого черного ящика. «Обычные модели» «настраиваются» путем предположения (планирования), реализации (программирования), сравнения с реальностью, и дальнейших изменений (новое планирование, новое программирование, новое сравнение  и т.д.) – фактически это классическое колесо Деминга.

А вот ИНС работают по-другому. Есть куча маленьких датчиков (искусственных нейронов) на каждый из которых попадает какая-то простая информация и после стандартной обработки она передается на другой датчик-нейрон. И в нейронных сетях настраивается именно взаимодействие таких датчиков. А дальше нейронные сети самостоятельно «обучаются», т.е. сами высчитывают и устанавливают наиболее эффективные связи между датчиками-нейронами, фактически, сами выстраивая нужные алгоритмы, которые в обычных системах программируются человеком. В процессе обучения ИНС способны выявлять очень сложные зависимости между входными и выходными данными. Особенно эффективны нейронные сети при больших объемах информации, когда «обычный» математический аппарат не справляется ввиду слишком большого количества факторов.

В этом плане торговые сети – идеальные объекты для внедрения именно нейронных сетей и их можно использовать для увеличения продаж, работы с ассортиментом, настройки системы лояльности и многого другого.

Судя по новостям Магнит в результате пилотного проекта протестировал нейросеть на нескольких категориях, причем «на входе» были данные, не только связанные с историей продаж, но и планируемые промоакции, сезонная миграция покупателей и даже погода. Вроде как результатами Магнит доволен и в будущем хочет распространить систему анализа спроса на все категории товаров.

Посмотрим, что получится, но проект очень интересный и перспективный, хотя технически непростой, надо будет посмотреть за его развитием.