pile·
AI / ML·SSG.COMSSG.COM·

자동발주 품질 개선기 — TFT와 Quantile Forecasting으로 품절률 16% 감소

문제2025년 상반기 특정 센터에서 품절이 급증했다. 기존 ML 모델(XGBoost, LGBM)이 할인행사 시 출하량 급증에 즉각 반응하지 못했다.
접근Temporal Fusion Transformer(TFT)로 시계열 시점별 중요도를 학습해 급변 이벤트에 대응. Quantile Forecasting으로 단일 값 대신 확률 구간을 예측해 품절 방지(상위 분위수)와 재고 최적화(하위 분위수)를 분리 제어했다.
결과자동발주 비중 2월 57% → 8월 77%. RMSE 11% → 3% 감소. 품절률 약 16.1% 개선.
SSG.COM
SSG.COM 블로그
원문은 여기서 이어서 읽을 수 있어요
원문 읽기
읽음 (0)

이 글과 비슷한

  1. AI / ML·인프랩 (인프런)인프런 (인프랩)·

    학습 에이전트 — AI 두뇌 구축하기

    인프런이 강의 학습 에이전트를 구축하며 겪은 기술 스택 선정, 컨텍스트·도구 설계, LLM-as-a-Judge 품질 개선, 비용 최적화 전략을 다룬다. LLM SSE 스트리밍 처리를 위해 Spring MVC + Virtual Thread + Spring AI를 선택하고, 명시적 프롬프트 캐싱으로 입력 토큰을 90% 절감하는 과정까지 실전 경험이 담겨 있다.

    #ai-agent#llm#llm-as-a-judge+2
  2. AI / ML·vercel-blogVercel Blog·

    AI Gateway에서 실시간 음성 에이전트 구축하기

    Vercel AI Gateway가 음성·오디오 기능을 정식 지원한다. 실시간 대화 음성(Realtime Voice), 텍스트→음성(TTS), 음성→텍스트(STT) 세 가지를 기존 텍스트/이미지 모델과 동일한 라우팅·인증·모니터링 체계 위에서 사용할 수 있다. OpenAI gpt-realtime-2·Whisper와 xAI Grok 오디오 모델을 지원하며, AI SDK 7 베타로 제공된다.

    #llm-app#ai-sdk#realtime-voice+2
  3. AI / ML·dropbox-techDropbox Tech·

    DSPy로 AI 평가를 더 나은 응답으로 전환하기 — Dropbox Dash Chat 사례

    Dropbox가 Dash Chat 에이전트의 응답 품질을 높이기 위해 DSPy 최적화 프레임워크를 도입한 과정을 다룬다. 인간 레이블로 LLM 평가자(judge)를 보정하고, 보정된 judge로 에이전트의 시스템 프롬프트를 자동 최적화하는 두 단계 전략으로 불완전 답변 26% 감소와 토큰 사용 5.4% 절감을 달성했다.

    #ai-agent#llm-evaluation#dspy+2