ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ, МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ И СИСТЕМЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ В РИТЕЙЛЕ
Аннотация
В статье рассмотрено современное использования искусственного интеллекта, машинного обучения и системы прогнозирования в ритейле. Где представлены современные возможности для анализа данных и использования искусственного интеллекта в ритейл-торговле, выявлены преимущества использования технологий машинного обучения для ритейлера и успешные проекты внедрения искусственного интеллекта в российский ритейл-бизнес.
Литература
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
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.
Авторы, публикующие в данном журнале, соглашаются со следующим:
- Авторы сохраняют за собой авторские права на работу и предоставляют журналу право первой публикации работы на условиях лицензии Creative Commons Attribution License, которая позволяет другим делиться (обмениваться) — копировать и распространять материал на любом носителе и в любом формате.
- Авторы сохраняют право заключать отдельные контрактные договорённости, касающиеся неэксклюзивного распространения версии работы в опубликованном здесь виде (например, размещение ее в институтском хранилище, публикацию в книге), со ссылкой на ее оригинальную публикацию в этом журнале.
- Авторы имеют право размещать их работу в сети Интернет (например в институтском хранилище или персональном сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению и большему количеству ссылок на данную работу (См. The Effect of Open Access).
