Ar-Ge

    Devlet Destekli Araştırma

    TÜBİTAK-TEYDEB Destekli Projeler

    rnv.ai bünyesinde yürütülen aşağıdaki projeler, TÜBİTAK Teknoloji ve Yenilik Destek Programları (TEYDEB) kapsamında desteklenmektedir.

    01TÜBİTAK-TEYDEB

    Proje No

    3255153 - 1707

    Yapay Zekâ Destekli, Talep Tahmini ve Stok Optimizasyonu Sağlayan Sezon Öncesi Planlama Yazılımı Geliştirilmesi Projesi

    Sezon öncesi talep tahmini ve stok optimizasyonuna yönelik yapay zekâ destekli planlama çözümü.

    02TÜBİTAK-TEYDEB

    Proje No

    7220609 - 1507

    Perakende Sektörü Özelinde Tahminleme ve Optimizasyon Algoritmalarını Kullanarak Makina Öğrenmesine Dayalı Fiyatlama Ve Kampanya Yönetiminde Karar Destek Mekanizmalarının Geliştirilmesi

    Perakende sektöründe indirim optimizasyonu için geliştirilmiş makine öğrenmesi tabanlı karar destek sistemi.

    Yasal Bildirim: Bu ürünler TÜBİTAK-TEYDEB Destek Programından yararlanılarak geliştirilmiştir. Ürün/hizmet ile ilgili tüm sorumluluk rnv.ai'ye aittir. TÜBİTAK tarafından projeye maddi destek sağlandığının belirtilmesi dışında projenin bizzat TÜBİTAK tarafından veya TÜBİTAK ile işbirliği içerisinde yürütüldüğü anlamı taşımamaktadır.

    Araştırma & Geliştirme

    Perakende Yapay Zekâ
    İnovasyonunun Sınırlarını Zorluyoruz

    RNV.ai'de Ar-Ge ekibimiz, daha akıllı, daha hızlı ve daha doğru perakende planlama çözümleri sunmak için en ileri yapay zekâ ve makine öğrenimi tekniklerini sürekli olarak araştırıyor. Sunduğumuz her algoritma, titiz araştırma ve gerçek dünya doğrulamasıyla destekleniyor.

    Çoklu Ajan Yapay Zekâ Sistemleri

    Talep algılamadan alokasyon optimizasyonuna kadar karmaşık perakende planlama zorluklarını çözmek için iş birliği yapan otonom yapay zekâ ajanları tasarlıyoruz.

    Talep Tahmini

    Tescilli tahmin modellerimiz, tüketici talebini sektör lideri doğrulukla öngörmek için derin öğrenme ve topluluk yöntemlerinden yararlanıyor.

    Graf Tabanlı Optimizasyon

    Karmaşık perakende ağlarında daha akıllı envanter dağıtımı sağlamak için mağaza-ürün-müşteri ilişkilerini modellemede graf sinir ağları kullanıyoruz.

    Pekiştirmeli Öğrenme

    Pekiştirmeli öğrenme destekli fiyatlandırma ve indirim ajanlarımız, geliri maksimize ederken fazla stok israfını minimize etmek için gerçek zamanlı pazar geri bildirimlerinden öğreniyor.

    Teknolojimiz

    Dünya Standartlarında Yapay Zekâ Altyapısıyla İnşa Edildi

    Derin Öğrenme

    Zaman serisi perakende verileri için uyarlanmış Transformer mimarileri

    Büyük Veri İşleme

    Milyonlarca SKU-mağaza kombinasyonunun gerçek zamanlı işlenmesi

    MLOps Hattı

    Ölçeklenebilir otomatik model eğitimi, test ve dağıtımı

    A/B Deneyleri

    Sürekli model iyileştirme için titiz deney çerçevesi

    Üretken Yapay Zekâ

    Perakende ekipleri için LLM destekli içgörüler ve doğal dil raporlama

    Açıklanabilir Yapay Zekâ

    Perakende ekiplerinin önerilere güvenip harekete geçmesi için şeffaf karar gerekçeleri

    Araştırmadan
    Üretim Kalitesinde Yapay Zekâya

    Ar-Ge hattımız, her yeniliğin müşterilerimize ulaşmadan önce titiz testlerden geçmesini sağlıyor. Modelleri gerçek perakende veri setleriyle doğruluyor, kapsamlı geriye dönük testler yapıyor ve üretimde performansı sürekli izliyoruz.

    Hakemli araştırma metodolojileri
    3+ yıllık geçmiş verilere karşı geriye dönük test
    Sürekli model izleme ve yeniden eğitim
    Veri işlemede öncelikli gizlilik yaklaşımı
    Ar-Ge Hattı — Aktif
    1
    Araştırma & Hipotez
    2
    Veri Toplama & Hazırlık
    3
    Model Geliştirme
    4
    Geriye Dönük Test & Doğrulama
    5
    A/B Testi
    6
    Üretime Dağıtım

    Sitemizde çerezler vasıtasıyla kişisel verilerinizi işliyoruz, bu verileri sitemizin işlevselliğini sağlamak veya bilgi toplumu hizmetlerinin sunulması amacıyla kullanıyoruz. Çerezlere dair tercihlerinizi yönetmeniz mümkündür. Aydınlatma metnimize ulaşmak için tıklayınız.