ARTIFICIAL INTELLIGENCE, MACHINE LEARNING AND FORECASTING SYSTEMS IN RETAIL
Abstract
The article discusses the current use of artificial intelligence, machine learning and forecasting systems in retail. Where modern opportunities for data analysis and the use of artificial intelligence in retail trade are presented, the advantages of using machine learning technologies for retailers and successful projects for the introduction of artificial intelligence into the Russian retail business are revealed.
References
Список литературы
Анализ рынка искусственного интеллекта в 2021 году. Режим доступа: https: //rdc.grfc.ru/2021/11 /artificial-intelligence-market-analysis. (дата обращения: 11.03.2021).
Искусственный интеллект в розничной торговле. – Режим доступа: https://www.intel.ru/content/www/ru/ru/retail/solutions/ai-in-retail.html. (дата обращения: 11.03.2021).
Искусственный интеллект в ритейле. Практика российского исследование РАЭК/ НИУ ВШЭ при поддержке бизнеса. 2020. Режим доступа: https://raec.ru/upload/files/ii-retail-2020.pdf. (дата обращения: 11.03.2021).
Как внедрить решение прогнозирования спроса методами машинного обучения? – Режим доступа: https://new-retail.ru/tehnologii/kak_vnedrit_reshenie_prognozirovaniya_sprosa_metodami_mashinnogo_obucheniya1328/. (дата обращения: 11.03.2021).
Машинное обучение в ритейле: как алгоритм борется за клиента. – Режим доступа: https://newretail.ru/tehnologii/mashinnoe_obuchenie_v_riteyle_kak_algoritm_boretsya_za_klienta7693/.(дата обращения: 11.03.2021).
Раздел с эффективными кейсами, разработанными на основе AI-технологий. – Режим доступа: https://ai-russia.ru/case/ritejl. (дата обращения: 11.03.2021).
References
Analiz rynka iskusstvennogo intellekta v 2021 godu. Rezhim dostupa: https: //rdc.grfc.ru/2021/11 /artificial-intelligence-market-analysis. (data obrashcheniya: 11.03.2021).
Iskusstvennyy intellekt v roznichnoy torgovle. – Rezhim dostupa: https://www.intel.ru/content/www/ru/ru/retail/solutions/ai-in-retail.html. (data obrashcheniya: 11.03.2021).
Iskusstvennyy intellekt v riteyle. Praktika rossiyskogo issledovanie RAEK/ NIU VShE pri podderzhke biznesa. 2020. Rezhim dostupa: https://raec.ru/upload/files/ii-retail-2020.pdf. (data obrashcheniya: 11.03.2021).
Kak vnedrit’ reshenie prognozirovaniya sprosa metodami mashinnogo obucheniya? – Rezhim dostupa: https://new-retail.ru/tehnologii/kak_vnedrit_reshenie_prognozirovaniya_sprosa_metodami_mashinnogo_obucheniya1328/. (data obrashcheniya: 11.03.2021).
Mashinnoe obuchenie v riteyle: kak algoritm boretsya za klienta. – Rezhim dostupa: https://newretail.ru/tehnologii/mashinnoe_obuchenie_v_riteyle_kak_algoritm_boretsya_za_klienta7693/.(data obrashcheniya: 11.03.2021).
Razdel s effektivnymi keysami, razrabotannymi na osnove AI-tekhnologiy. – Rezhim dostupa: https://ai-russia.ru/case/ritejl. (data obrashcheniya: 11.03.2021).
Copyright (c) 2023 A. R. Adaeva, N. E. Solovjeva
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
Authors who publish with this journal agree to the following terms:
- Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).