Analysis of Machine Learning Method in Logistic Systems

2023

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1109/icaaic56838.2023.10140591
Достоверность данных 85 высокая
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

Machine learning (ML) can be considered as one of the sets of tools that can improve the efficiency of business processes. Processing such arrays using machine learning methods can find additional reserves to optimize transport and logistics processes. The purpose of this article is to analyze and create a logistics model for the effective organization of the inventory management system of a wholesale and retail enterprise operating in the goods market. To achieve the stated goal, the following main task of the study is solved: calculation of the parameters of the goods management system, taking into account the analysis of the effectiveness of using machine learning methods.