ML-pipeline för efterfrågeprognoser
End-to-end ML-pipeline med conformal prediction för en ledande modeåterförsäljare
1Problem
En ledande global fast fashion återförsäljare behövde exakta efterfrågeprognoser med osäkerhetskvantifiering. Traditionella punktprognoser ledde till antingen överlager (svinn) eller lagerbrist (förlorad försäljning). Det befintliga systemet kunde inte ge tillförlitliga konfidensintervall och saknade produktionsgrad infrastruktur.
2Lösning
Byggde ett end-to-end ML pipeline med conformal prediction för distributionsfria prediktionsintervall. Systemet inkluderar automatiserad feature engineering, modellträning med korsvalidering och ett serveringslager som ger både punktprognoser och kalibrerade osäkerhetsgränser. Integrerat med befintliga lagersystem via API.
3Tekniska detaljer
Produktions-ML-pipeline för efterfrågeprognoser i skala. Innehåller conformal prediction för statistiskt rigorös osäkerhetskvantifiering, automatiserad retraining, modellversionshantering, A/B-testramverk för modelljämförelse och realtidsövervakningsdashboards. Byggd för att hantera komplexiteten i global modehandel med säsongsmönster och trendskiften.
Intresserad av en liknande lösning?
Låt oss diskutera hur vi kan hjälpa ditt företag.