Prijsvoorspelling met neurale netwerken
Data vertalen naar verwachtingen vereist gereedschap dat patronen herkent waar spreadsheets stoppen.
Hoe werken deze modellen eigenlijk?
Deep learning algoritmes analyseren historische prijsdata om verbanden te vinden die niet meteen zichtbaar zijn. Ze kijken naar seizoenspatronen, externe factoren en timing om een verwachting te bouwen.
De nauwkeurigheid hangt af van de kwaliteit en hoeveelheid data. Modellen presteren beter wanneer je voldoende geschiedenis hebt en regelmatig nieuwe gegevens toevoegt. Ze vervangen geen expertise maar vullen deze aan met inzichten uit grote datasets.
Training duurt dagen tot weken afhankelijk van complexiteit. Het resultaat is een systeem dat patronen leert herkennen en toepast op nieuwe situaties zonder expliciete regels.
Nauwkeurigheid
Datapunten
Diensten voor voorspellende analyse
We bouwen modellen op maat voor bedrijven die vraag willen inschatten, voorraad willen optimaliseren of prijsstrategieën willen testen.
Tijdreeksanalyse
LSTM en GRU netwerken voor het voorspellen van prijsbewegingen gebaseerd op historische sequenties en seizoensinvloeden.
Multivariate modellen
Combinatie van interne data met externe variabelen zoals weersomstandigheden, economische indicatoren en evenementen.
Ensembles en stacking
Meerdere modellen werken parallel en hun voorspellingen worden gewogen om tot een robuuste uitkomst te komen.
Van ruwe data naar werkende voorspellingen
Het proces start met het verzamelen en schoonmaken van gegevens. Daarna volgt feature engineering, modeltraining en validatie. Uiteindelijk krijg je een systeem dat nieuwe data automatisch verwerkt.
Lieven Brouwers
Supply Chain Directeur
We hadden eerder geprobeerd om met eenvoudige regressie voorspellingen te doen maar de resultaten waren te algemeen. Na drie maanden met het LSTM-model zagen we patronen die we zelf nooit hadden opgemerkt.
De eerste maand was zoeken naar de juiste parameters. Inmiddels draaien de voorspellingen wekelijks en gebruiken we de uitkomsten voor onze inkoopdecisies zonder veel handmatige aanpassingen.
Actieve modellen
Markten gedekt
Uur training
Jaren ervaring