人工知能 (AI) と機械学習を使用して小売業の従業員と業務執行の課題に対処する方法
Zebra Technologies Greater China テクニカル ディレクター、Cheng Ning 氏
#需要の増大に直面して、小売チームの人員の数と具体的な業務の実行をタイムリーに一致させることができるかどうかが、小売業者が直面しなければならない課題になりつつあります。小売チームのスタッフが不足すると、店舗の通常営業が困難になります。店舗マネージャーが限界に達していると、従業員に新しいスキルをトレーニングしたり、従業員が既存のスキルセットを向上させるのを支援したり、店舗内でより良い方法でスキルを活用する方法を見つけたりする時間がない可能性があります。店舗マネージャーは、既存の従業員のスケジュールを効果的に調整することが難しい場合もあります。今日の顧客と従業員の期待はこれまで以上に高まっており、各チーム メンバーのスケジュール設定と空き状況を追跡することが困難になる場合があります。
# ただし、店長にとっては士気を高く維持できることが重要です。従業員が店舗に付加価値を与えていないと感じると、燃え尽き症候群を経験したり、現在の責任に不満を抱いたり、より良い労働環境を望んだりする可能性があります。店舗やチームの人員が不足し、従業員が過重労働を感じている場合、競争の激しい労働市場を利用して別の仕事を見つける可能性があります。
#したがって、小売業者にとって今こそ、店舗マネージャーが従業員と店舗のニーズのバランスをとる方法を模索する方法として、スマートな従業員管理テクノロジーを検討する良い機会です。
半分の労力で 2 倍の成果をもたらす従業員管理
インテリジェントな従業員管理ソフトウェアは、AI と機械学習を活用して、過去の労働力傾向と現在の需要状況を要因に基づいて分析します。地理的地域、店舗の特徴、販売データなど、従来のモデルよりも多くの変数を考慮した、より適合性の高いモデルを作成します。その結果、管理者はより正確な従業員予測を迅速に生成し、従業員の変動が大きい時期に従業員に大きな柔軟性を提供することができます。特に小売業者が通常よりも多くのサプライチェーンや在庫のギャップに直面している場合、このようなスケジューリング ソリューションにより、既存のスタッフが最大限に活用されることも保証されます。
#インテリジェントな人員管理を通じて人員支出を最適化し、適切な人員配置を確保し、困難な時期に成功を収めるためにはどうすればよいでしょうか?小売業者は、選択した従業員管理テクノロジーが次の 6 つのことを実行できることを確認する必要があります:
#1. スケジュール プロセスを自動化します。 # インテリジェントな従業員管理ソリューションは、最適化されたスケジュールを数分で生成することで、手動スケジュールで発生する可能性のあるエラーを排除します。このソリューションが統合され、正しく使用されれば、店舗マネージャーは従業員のトレーニングや顧客のサポートに毎週時間を割くことができ、予期せぬ出来事に対処する余裕がさらに広がります。
#2. より正確な労働予測とスケジュールを作成します。店舗マネージャーは、見積もりが正しいかどうか、またはプロジェクトの成功に影響を与える追加の作業負荷やその他の重要な変数を考慮しているかどうかについて心配する必要はありません。小売業者は、すべての計算を自動的に行うスマートな従業員管理ソリューションを選択できます。従業員が休暇を申請したり、業務上のニーズが変更になった場合、店舗マネージャーはスケジュールを大幅に変更するために時間を無駄にする必要はなく、必要に応じてモバイルまたはデスクトップ デバイスから微調整を行うことができます。
3. 顧客のトラフィックとニーズの急速な変化に対応します。小売業者は、AI と機械学習を活用して、直面する課題に基づいてマイクロトレンドとクラスターを迅速に特定できるソリューションを必要としています。このソリューションは、従業員を倉庫から配送サイトにリアルタイムで移動させるなど、具体的な人員配置の推奨事項を生成するため、店舗マネージャーは、いつ、どこで店内の人員配置レベルを増減する必要があるかを判断できます。 4. 労働力のニーズを理解するためにシナリオをシミュレーションします。 店舗マネージャーはシナリオ シミュレーションを実施して、店舗の従業員の課題を解決するためのより良いオプションを見つけることができます。インテリジェントな従業員管理ソリューションを使用すると、シミュレーションの目標とパラメーターをカスタマイズし、人員配置の状況をシミュレーションし、その結果に基づいて AI による推奨事項を受け取ることができます。この機能は、シミュレーションをモデル化して、どの従業員が新しいスキルの相互トレーニングを必要とするか、雇用する従業員の数と種類を明らかにできるため、従業員の最適化に不可欠です。また、店舗マネージャーに従業員の勤務時間を調整する方法を示すこともできます。人件費を最適化するため。 5. 最前線の従業員にセルフサービス機能を提供します。 従業員の空き状況の変化に基づいてシフトを追跡しスケジュールすることは、店舗マネージャーにとってストレスになる場合があり、個々の従業員のシフト要求を追跡することも同様に困難です。しかし、AI を活用した従業員管理テクノロジーで従業員のセルフサービスが実現すれば、従業員はモバイル デバイスで自分のシフトを簡単に管理できるようになり、店舗マネージャーはシフト変更リクエストや空き状況の変更をリアルタイムで把握できるようになります。従業員が休暇申請を提出するか、その他の変更を行うと、店舗マネージャーに警告が送信され、申請を承認して、代わりのスタッフに連絡することができます。 #6.小売業者が労働法や規制を遵守できるよう支援します。 # 手動でスケジュールを設定すると、刻々と変化する政府の労働規制に確実に準拠することが困難になります。インテリジェントな労働力管理ソフトウェアは、従業員の好み、ニーズ、顧客のトラフィックに合わせて人員配置モデルを調整し、適用される労働規制に準拠できるため、スケジュールの作成が容易になり、バランスの取れた準拠した方法で労働力を自動的に割り当てることができます。
以上が人工知能 (AI) と機械学習を使用して小売業の従業員と業務執行の課題に対処する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

8月1日の本サイトのニュースによると、SKハイニックスは本日(8月1日)ブログ投稿を発表し、8月6日から8日まで米国カリフォルニア州サンタクララで開催されるグローバル半導体メモリサミットFMS2024に参加すると発表し、多くの新世代の製品。フューチャー メモリおよびストレージ サミット (FutureMemoryandStorage) の紹介。以前は主に NAND サプライヤー向けのフラッシュ メモリ サミット (FlashMemorySummit) でしたが、人工知能技術への注目の高まりを背景に、今年はフューチャー メモリおよびストレージ サミット (FutureMemoryandStorage) に名前が変更されました。 DRAM およびストレージ ベンダー、さらに多くのプレーヤーを招待します。昨年発売された新製品SKハイニックス
