Advancing Operational Intelligence Forecasting Through ML-Based Meta-Models and Foundation Models
Zukunftssichere Prognosen: Wie Sie ML-Meta-Modelle und Foundation Models für Operationale Intelligenz nutzen
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ML-Meta-Modelle und Foundation Models
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Höchste Prognosegenauigkeit: Die überlegene Performance von ML-basierten Meta-Modellen, insbesondere Gradient Boosting Algorithmen (XGBoost, LightGBM), zur Vorhersage stündlicher Verkaufszahlen.
Robuste Skalierbarkeit: Die Effizienz und Stabilität des hybriden PySpark-Pandas-Ansatzes für horizontales Scaling und periodisches Retraining in großen, verteilten Systemen.
Minimales Feature Engineering: Das aufkommende Potenzial von Foundation Models (Chronos, TimesFM), die wettbewerbsfähige Genauigkeit durch Zero-Shot Inference (nur Zeitreihe als Input) erreichen.
Reale Herausforderung: Benchmarking von 12 Modellen anhand stündlicher Verkaufsdaten über einen 14-tägigen Horizont von Tausenden deutscher Restaurants.
Konkrete Empfehlungen: Klare Handlungsempfehlungen, ob ML-Meta-Modelle (für Robustheit ohne GPU) oder Foundation Models (für Einfachheit mit GPU) die optimale Strategie für Ihr Unternehmen sind.
Feature Engineering: (Wetter, Kalender, Zeitmuster) und die Notwendigkeit minimaler Vorverarbeitung bei Foundation Models.
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