Qu'est-ce que Google Vertex AI et comment peut-il améliorer les dates de livraison estimées dans le commerce électronique ?

Améliorer les dates de livraison estimées avec les modèles tabulaires de Google Cloud Vertex AI

Qu'est-ce que Google Vertex AI ?

Dans le paysage en pleine évolution de la science des données basée sur l'IA, Google Vertex AI se distingue comme une plateforme puissante pour le traitement et l'analyse des données structurées. Plus précisément, ses modèles tabulaires excellent dans l'entraînement sur des données historiques pour faire des prédictions précises, ce qui est inestimable pour les entreprises qui ont besoin d'informations exploitables à partir de leurs ensembles de données.

Fonctionnalité et application des modèles tabulaires de Vertex AI

Les modèles tabulaires de Vertex AI sont conçus pour travailler avec des données organisées en tableaux, ce qui est courant dans des secteurs tels que la vente au détail, la finance et la logistique. Ces modèles peuvent analyser les données passées, en identifiant des modèles et des tendances qui permettent de faire des prédictions futures. Par exemple, ils peuvent prédire les délais de livraison sur la base de statistiques historiques de livraison de colis, en tenant compte de diverses données telles que les performances des transporteurs et les facteurs spécifiques à chaque pays.

Formation et avantages du modèle

Le processus de formation de ces modèles comporte plusieurs étapes clés :

1. Ingestion et prétraitement des données : Les données historiques sont collectées, nettoyées, normalisées et les caractéristiques sont conçues pour améliorer la qualité des données.
2. Formation du modèle : À l'aide de divers algorithmes, le modèle apprend de ces données et s'ajuste pour améliorer la précision de la prédiction.
3. Évaluation du modèle : Le modèle est testé avec un ensemble de données de validation pour s'assurer qu'il fonctionne bien avec les nouvelles données, en utilisant des mesures telles que l'exactitude et la précision.

Une fois formés, ces modèles peuvent faire des prédictions en temps réel, offrant aux entreprises des informations cruciales qui favorisent l'efficacité opérationnelle et la satisfaction des clients. Par exemple, dans le domaine du commerce électronique, des prévisions précises sur les délais de livraison peuvent améliorer considérablement l'expérience des clients.

En résumé, les modèles tabulaires de Google Vertex AI constituent une solution solide pour exploiter les données historiques afin de faire des prévisions éclairées à partir d'une multitude d'entrées, aidant ainsi les entreprises à optimiser leurs opérations et leur planification stratégique.

Comment Google Vertex AI peut-il améliorer les dates de livraison estimées dans le commerce électronique ?

Questions-réponses avec Emmanuel BreardSenior Product Manager chez Shipup.

Q : Quelle est la première étape du mécanisme de prédiction de la date de livraison de Shipup ?

R : La première étape du mécanisme de prédiction de la date de livraison de Shipup est la prédiction de la date d'expédition basée sur des règles. Cette étape utilise un algorithme basé sur des règles à l'étape de la commande pour prédire quand le colis sera expédié, en tenant compte de divers paramètres de l'entrepôt et de facteurs opérationnels.

Q : Comment Shipup personnalise-t-il l'algorithme basé sur des règles pour prédire les dates d'expédition ?

R : L'algorithme de Shipup, basé sur des règles, est hautement personnalisable, permettant des ajustements basés sur les conditions et les horaires spécifiques de l'entrepôt. Cette flexibilité garantit que la prédiction initiale de la date d'expédition est aussi précise que possible, en tenant compte des aspects uniques du fonctionnement de chaque entrepôt.

Q : Quel rôle Google Vertex AI joue-t-il dans la prédiction des dates de livraison de Shipup ?

R : Google Vertex AI est utilisé dans la deuxième étape pour affiner les estimations des délais de livraison. Des paramètres clés tels que le transporteur, le service de transport, le pays d'origine, le pays cible, l'État et la date de la commande sont introduits dans le modèle tabulaire de Vertex AI, qui analyse les statistiques et les modèles de livraison historiques afin de fournir une prédiction initiale, améliorant ainsi la précision des estimations.

Q : Comment Shipup s'assure-t-il que les prévisions de dates de livraison sont réalistes et tiennent compte des jours non opérationnels ?

R : Shipup utilise une machine de post-traitement à la troisième étape pour affiner la prédiction initiale. Si la date de livraison prévue tombe sur un jour non opérationnel, comme les week-ends ou les jours fériés, le système ajuste automatiquement la date. Cela garantit que les prévisions de livraison sont réalistes et tiennent compte des jours non opérationnels.

Q : Quels avantages le mécanisme en trois étapes de Shipup offre-t-il aux clients et aux opérations logistiques ?

R : Le mécanisme en trois étapes de Shipup permet de prédire de manière fiable et précise les délais de livraison, améliorant ainsi l'expérience du client en lui offrant des estimations de livraison exactes. Il optimise également les opérations logistiques, en répondant aux attentes des clients, voire en les dépassant, grâce à une combinaison d'algorithmes basés sur des règles, d'apprentissage automatique avancé et de post-traitement intelligent.

Q : Quelles données sont utilisées par Google Vertex AI dans le processus de prédiction de la date de livraison ?

R : Google Vertex AI utilise des paramètres clés tels que le transporteur, le service de transport, le pays d'origine, le pays cible, l'État et la date de la commande. Ces données sont analysées à l'aide de statistiques et de modèles de livraison historiques afin de fournir une première prédiction du délai de livraison.

Q : Pourquoi l'algorithme basé sur des règles est-il important dans la première étape du mécanisme de prédiction des livraisons de Shipup ?

R : L'algorithme basé sur des règles est crucial car il permet de prédire initialement la date d'expédition en tenant compte de divers paramètres et facteurs opérationnels de l'entrepôt. Sa nature personnalisable garantit que cette prédiction initiale est adaptée aux conditions et aux horaires spécifiques de chaque entrepôt, fournissant ainsi un point de départ plus précis pour les estimations de livraison.

Q : Comment l'étape de post-traitement de Shipup améliore-t-elle la précision des prévisions de dates de livraison ?

R : L'étape de post-traitement améliore la précision en ajustant la date de livraison prévue si elle tombe sur un jour férié tel que les week-ends ou les vacances spécifiées dans la configuration du service de transport. Cet ajustement garantit que la date de livraison fournie aux clients est réaliste et prend en compte les jours non opérationnels, ce qui permet d'obtenir des estimations de livraison plus fiables et plus précises.

Merci Emmanuel pour vos commentaires !

Vous avez d'autres questions sur Google Vertex AI ?

N'hésitez pas à contacter Emmanuel Breardchef de produit derrière SDE, ou Deniz CoșkunIngénieur Full Stack derrière SDE - ils seront plus qu'heureux de répondre à vos questions.