5 de febrero de 2021 En este artículo, el científico de Data Maxime Lutel resume sus aprendizajes del concurso de previsión de ventas M5, que consistía en predecir las ventas futuras en varias tiendas Walmart. Le guiará a través de nuestra solución y comentará qué modelo de aprendizaje automático funcionó mejor para esta tarea.
25 de enero de 2021 Por definición, la búsqueda es una de las principales palancas del marketing digital. En este artículo, Vincent Laquerriere, ejecutivo de cuentas de Artefact, explica cómo optimizar su estrategia de posicionamiento en Google para mantenerse por delante de sus competidores, y cómo maximizar el uso de las herramientas de gestión de campañas de Google integrando data que es importante para su empresa.
7 de enero de 2021 Para obtener un rendimiento real de las inversiones en IA y aprendizaje automático, los líderes empresariales deben comprender primero las relaciones causa-efecto que influyen en el rendimiento. Siddharth Mohan, científico sénior de Data en Artefact Países Bajos y Francia, explica cómo la Inteligencia Causal puede impulsar el rendimiento.
25 de noviembre de 2020 En este artículo, las científicas sénior Artefact Kasra Mansouri y Camille Le Gonidec explican cómo crear un producto científico data con limitaciones data y grandes restricciones comerciales. Descubra cómo pudieron reducir las roturas de stock de productos en los hipermercados gracias a la modelización de series temporales.
25 de noviembre de 2020 En este artículo, Amale El Hamri, científico senior de Data en Artefact Francia, explica cómo entrenar un modelo lingüístico sin tener que entender la lengua usted mismo. El artículo incluye consejos sobre de dónde obtener data de entrenamiento, cuánto data necesita, cómo preprocesar su data y cómo encontrar una arquitectura y un conjunto de hiperparámetros que se adapten mejor a su modelo.
25 de noviembre de 2020 En Artefact somos tan franceses que hemos decidido aplicar el aprendizaje automático a los cruasanes. Este primer artículo de dos explica cómo hemos decidido utilizar Catboost para predecir las ventas de “viennoiseries”. Las características más importantes que impulsaron las ventas fueron las últimas ventas semanales, si el producto está en promoción o no y su precio. Le presentaremos algunas bonitas características de ingeniería, como la canibalización y por qué a veces es necesario actualizar la variable objetivo.
25 de noviembre de 2020 Los asesores de los centros de llamadas están empezando a ver cómo la NLU aparece en su día a día, ayudándoles a responder más fácilmente a las peticiones de los clientes. Para ello, una herramienta debe ser capaz de reconocer al mismo tiempo la solicitud del cliente y sus características, es decir, una intención y unas entidades con nombre.
16 de octubre de 2020 Los cierres han reforzado la influencia de los prosumidores en línea: personas que consumen pero también producen sus propios productos. Para adelantarse a estas ‘micromarcas’, los profesionales del marketing pueden utilizar la IA para predecir la próxima moda, afirma Cyril Fekete, socio consultor de Artefact.
Un algoritmo para generar sucesos raros sintéticos de todo tipo
