Разработка модели машинного обучения для планирования материалов в цепочке поставок В сегодняшних быстро меняющихся условиях одной из самых важных задач, стоящих перед компаниями, является способность точно прогнозировать будущий спрос. Это особенно актуально для групп цепочки поставок, где точное планирование спроса имеет жизненно важное значение для поддержания удовлетворенности клиентов и контроля над расходами. В этом примере мы рассмотрим, как модель процесса обработки данных..