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Brezel-Cast: Verkaufsprognose von Backwaren

Autor(en):
Döring, Nico [DBLP] ;
Kreiss, Jonathan [DBLP] ;
Schuster, Thomas [DBLP] ;
Volz, Raphael [DBLP]
Zusammenfassung
In diesem Papier diskutieren wir die Anwendbarkeit von Verfahren der künstlichen Intelligenz zur Prognose von Absatzzahlen für eine Bäckerei mittlerer Größe. Dabei wird beschrieben, wie bei der Entwicklung zusätzliche Daten (Kontextinformationen) zur Prognose genutzt werden. Daraufhin werden zwei Verfahren des maschinellen Lernens trainiert und im Ergebnis miteinander verglichen. Neben einer abschließenden Bewertung und Ausblick auf zukünftige Verbesserungen, wird zudem eine Einschätzung zum Einsatz im Produktivbetrieb abgegeben.
  • Vollständige Referenz
  • BibTeX
Döring, N., Kreiss, J., Schuster, T. & Volz, R., (2021). Brezel-Cast: Verkaufsprognose von Backwaren. In: , . (Hrsg.), INFORMATIK 2021. Gesellschaft für Informatik, Bonn. (S. 1177-1183). DOI: 10.18420/informatik2021-096
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N1-2.pdf241.8Kb PDF Öffnen

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DOI: 10.18420/informatik2021-096
ISBN: 978-3-88579-708-1
ISSN: 1617-5468
Datum: 2021
Sprache: de (de)

Keywords

  • Künstliche Intelligenz
  • Maschinelles Lernen (ML)
  • Absatzprognose
  • Nachhaltige Produktion
Sammlungen
  • P314 - INFORMATIK 2021 - Computer Science & Sustainability [168]

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