Databricksを使用した在庫予測について、AI分析を統合することで、高度なアルゴリズムやモデルを活用し、洞察を得たり、予測を行ったり、意思決定を自動化することができます。
このプロセスは以下のステップで構成されます。
ステップ1: Databricks環境を機械学習ライブラリとツールをサポートするように設定します。
ステップ2: 基本データに加えて、各アイテムの価格を示す列を含めます。
ステップ3: 新しいアイテム価格の列を含むテーブルをDatabricksにロードします。
ステップ4: 機械学習を使用して、過去のデータに基づいて将来の在庫総価値を予測します。
この例では、単純な線形回帰モデルを適用して、過去の取引数量に基づいて将来の在庫価値を予測しています。実際のシナリオでは、より洗練されたモデルを探求し、包括的なAI駆動の在庫管理システムのために追加の特徴を含めることができます。
なぜベクトルと線形回帰モデルを使用するのかという疑問が生じるかもしれませんが、在庫例の文脈では、VectorAssemblerとLinear Regressionを使用することは、説明のための簡略化されたアプローチです。VectorAssemblerは特徴工学に使用され、線形回帰は入力特徴と目標変数（依存変数）の間に線形関係がある場合にうまく機能する直感的で解釈可能なモデルです。
他の回帰モデルを使用しない理由には、多項式回帰がデータに多項式関係の証拠がある場合に適用されるものの、単純な例には不必要な複雑さを導入する可能性があること、決定木やランダムフォレストは複雑な関係に強力ですが、線形関係が期待されるシナリオでは過剰かもしれないこと、時間系列モデルは特に季節性やトレンドを扱う際に予測に有益ですが、より広範なデータセットと時間ベースのパターンを考慮する必要があることが挙げられます。
関連するトピックとして、機械学習とAIを使用した在庫管理の改善、AIが住宅ローン業界を変革する方法、2024年のデジタル変革トレンドのトップ9、AIが石油産業を革命化し、生産と効率を向上させる方法などがあります。
from Inventory Predictions With Databricks.
