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Poniendo la IA en el comercio minorista: Grant Gelvin de Walmart en el análisis de predicción a escala de supercentro

Imagen: NVIDIA – 2021

Con solo un estado de EE. UU. Sin un supercentro de Walmart, y más de 4,600 tiendas en todo el país, el análisis de predicción del gigante minorista funciona con datos a una escala enorme.
 
Grant Gelven, un ingeniero de aprendizaje automático en Walmart Global Tech , se unió al presentador de NVIDIA AI Podcast , Noah Kravitz, para el último episodio del AI Podcast.
 
El proyecto más reciente de Gelven ha sido un sistema de precios dinámico, que reduce el exceso de desperdicio de alimentos al fijar el precio de los productos perecederos a un costo que garantiza su venta. Esto mejora la capacidad de los proveedores para entregar el volumen correcto de artículos, la capacidad de compra de los clientes y reduce el impacto de la empresa en el medio ambiente.
 
Los modelos en los que trabaja el equipo de Gelven son extremadamente grandes, con cientos de millones de parámetros. Son imposibles de ejecutar sin GPU, que están ayudando a acelerar la preparación y el entrenamiento del conjunto de datos.
 
Las mejoras que el aprendizaje automático ha realizado en las predicciones minoristas de Walmart van más allá de la simplificación de las operaciones comerciales. Gelven señala que, en última instancia, ha ayudado a los clientes de todo el mundo a obtener los productos esenciales que necesitan, al permitir que las empresas reaccionen ante las crisis y las condiciones cambiantes del mercado.
 
Puntos clave
 
El objetivo de Gelven para los modelos de aprendizaje automático e inteligencia artificial empresarial no es solo resolver problemas de casos de uso únicos, sino mejorar toda la experiencia del cliente a través de un sistema complejo de miles de modelos que funcionan simultáneamente.

Hace cinco años, el tiempo transcurrido desde el concepto hasta el modelo y las operaciones tomaba aproximadamente un año. Gelven explica que la aceleración de la GPU, el software de código abierto y varias otras herramientas nuevas han reducido drásticamente los tiempos de implementación.
 
"Resolver estos problemas de predicción realmente significa que tenemos que poder hacer predicciones sobre cientos de millones de unidades distintas que están distribuidas por todo el país". - Grant Gelven
 
"Dar a los clientes exactamente lo que necesitan cuando lo necesitan, creo que es probablemente una de las cosas más importantes que puede hacer una empresa o un proveedor de servicios". - Grant Gelven

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