在线课程 – LearnQuest 供应链机器学习专业认证

供应链的机器学习基础知识

课程 1

• 13 小时
• 3.8 （33 评价）

课程详情

您将学到什么：

• 学习使用 Numpy 和 Pandas 等 Python 库合并、清理和操作数据。
• 熟悉 Python 的基本和高级功能，例如导入和使用模块、分配列表和学习的函数。
• 使用 Pulp 通过线性规划解决供应链成本优化问题。

您将获得的技能：

• 类别： 数据科学
• 类别： Numpy
• 类别： 熊猫
• 类别： 线性规划 （LP）
• 类别： 供应链

使用时间序列预测需求

课程 2

• 9 小时
• 3.2 （26 评价）

课程详情

您将学到什么：

• 在 Python 中构建 ARIMA 模型以进行需求预测。
• 通过了解自相关和自回归模型，为更高级的神经网络（例如 LSTM）开发框架。

您将获得的技能：

• 类别： Python 编程
• 类别： 自回归组合移动平均线 （ARIMA）
• 类别： 时间序列
• 类别： 机器学习
• 类别： 需求预测

面向供应链的先进 AI 技术

课程 3

• 22 小时
• 3.5 （11 评价）

课程详情

您将学到什么：

• 在本课程中，我们将学习旨在解决供应链问题的高级机器学习方法。
• 让我们从回顾不同的机器学习范式（回归/排序）开始，以及后一种模型适合这种分布的位置。
• 因此，让我们深入研究一些特定的技术和用例，例如使用神经网络来预测产品需求，使用随机森林对产品进行排序。
• 使用这些模型的一个重要部分是了解它们的假设和所需的预处理步骤。
• 我们将以一个项目结束，该项目包括高级技术，用于对图像进行排序以查找机器中发现的有缺陷的产品。

您将获得的技能：

• 类别： 偏差-方差优先交易
• 类别： 机器学习
• 类别： 供应链
• 类别： 自然语言处理
• 类别： 图像分析

最终项目：安全库存预测

课程 4

• 10 小时

课程详情

您将学到什么：

• 使用 SARIMA 预测并结合交货时间的操纵来预测安全库存。

您将获得的技能：

• 类别： D модел SARIMA
• 类别： 机器学习
• 类别： 时间序列
• 类别： 安全库存
• 类别： 需求预测