Vi presenterar en plattform byggd på storskaliga, data-centrerad maskininlärning (ML) metoder, vars särskilda fokus är efterfrågeprognoser i detaljhandeln. I sin kärna möjliggör denna plattform utbildning och tillämpning av probabilistiska efterfrågeprognoser modeller, och ger praktiska abstraktioner och stöd funktionalitet för prognos problem. Plattformen består av ett komplext end-to-end maskininlärningssystem byggt på Apache Spark, som inkluderar förbehandling av data, funktionsteknik, distribuerat lärande samt utvärdering, experiment och liknande. Dessutom uppfyller den kraven från ett produktionssystem och skalor till stora kataloger som innehåller miljontals artiklar. Vi beskriver utmaningarna med att bygga en sådan plattform och diskuterar våra designbeslut. Vi beskriver aspekter på flera nivåer av systemet, såsom en uppsättning allmänna distribuerade utbildningsprogram, våra maskiner för liknande förutsägelser, och en hög nivå dataflöde abstraktion för modellering av komplexa ML rörledningar. Såvitt vi vet är vi inte medvetna om tidigare arbete med verkliga efterfrågeprognoser som strider mot vår strategi när det gäller skalbarhet.
Ett dataflödesuttag på hög nivå för modellering av komplexa rörledningar föreslås också i REF.
Probabilistic Demand Forecasting at Scale
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}