Из-за периодической блокировки нашего сайта РКН сервисами, просим воспользоваться резервным адресом:
Загрузить через ClipSave.ruУ нас вы можете посмотреть бесплатно Sharon Gieske, Picnic Technologies - Predicting article demand with Temporal Fusion Transformers или скачать в максимальном доступном качестве, которое было загружено на ютуб. Для скачивания выберите вариант из формы ниже:
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса savevideohd.ru
Picnic is the world's fastest growing online supermarket that makes grocery shopping simple, fun, and affordable for everyone. To ensure the freshest products and reduce waste, Picnic operates as a just-in-time supply chain. This must be balanced against high availability requirements for grocery items, as one unavailable product might lead to the loss of an entire basket. Accurate article demand forecasts are paramount. In this talk, we'll share how Picnic optimizes article demand forecasts with ML models. We'll dive deeper into why we transitioned from tree-based models to deploy the more state-of-the-art Temporal Fusion Transformer model and how it's used to balance waste & availability.