Prévoir de nouveaux cycles de vie de produits : approche d'apprentissage automatique

Cette séance de cours porte sur l'application de l'apprentissage automatique à la prévision des nouveaux cycles de vie des produits, en mettant l'accent sur des défis comme l'absence de données historiques. Diverses méthodes, y compris les approches qualitatives et quantitatives, le regroupement et la prévision à l'aide de différents algorithmes ML, sont discutées. L'instructeur souligne l'importance de l'analyse des données et de la comparaison entre les techniques traditionnelles et les techniques avancées pour des prévisions précises.