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Brezel-Cast: Verkaufsprognose von Backwaren

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dc.contributor.authorDöring, Nico
dc.contributor.authorKreiss, Jonathan
dc.contributor.authorSchuster, Thomas
dc.contributor.authorVolz, Raphael
dc.date.accessioned2021-12-14T10:57:58Z
dc.date.available2021-12-14T10:57:58Z
dc.date.issued2021
dc.description.abstractIn diesem Papier diskutieren wir die Anwendbarkeit von Verfahren der künstlichen Intelligenz zur Prognose von Absatzzahlen für eine Bäckerei mittlerer Größe. Dabei wird beschrieben, wie bei der Entwicklung zusätzliche Daten (Kontextinformationen) zur Prognose genutzt werden. Daraufhin werden zwei Verfahren des maschinellen Lernens trainiert und im Ergebnis miteinander verglichen. Neben einer abschließenden Bewertung und Ausblick auf zukünftige Verbesserungen, wird zudem eine Einschätzung zum Einsatz im Produktivbetrieb abgegeben.de
dc.identifier.doi10.18420/informatik2021-096
dc.identifier.isbn978-3-88579-708-1
dc.identifier.pissn1617-5468
dc.identifier.urihttps://dl.gi.de/handle/20.500.12116/37766
dc.language.isode
dc.publisherGesellschaft für Informatik, Bonn
dc.relation.ispartofINFORMATIK 2021
dc.relation.ispartofseriesLecture Notes in Informatics (LNI) - Proceedings, Volume P-314
dc.subjectKünstliche Intelligenz
dc.subjectMaschinelles Lernen (ML)
dc.subjectAbsatzprognose
dc.subjectNachhaltige Produktion
dc.titleBrezel-Cast: Verkaufsprognose von Backwarende
gi.citation.endPage1183
gi.citation.startPage1177
gi.conference.date27. September - 1. Oktober 2021
gi.conference.locationBerlin
gi.conference.sessiontitleWorkshop: Künstliche Intelligenz für kleine und mittlere Unternehmen (KI-KMU 2021)

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P314 - INFORMATIK 2021 - Computer Science & Sustainability