Jeg er matematiker og statistiker fra UiO og har jobbet med maskinlæring og det som i dag kalles kunstig intelligens i 30 år. Jeg startet karrieren innen forskning på statistiske metoder, men har jobbet mest innen næringslivet og har hjulpen mange bedrifter i flere bransjer med å ta i bruk maskinlæring, mest innen bank og finans, men også innen olje og gass og varehandel.
Knut Opdal
Analysesjef i Precise Prediction
Alle foredrag med Knut Opdal
-
10. October
-
12:40
På rett sted til rett tid ved hjelp av maskinlæring
12:40 - 13:10Åpne datakilder kan gi informasjon om hvor og når etterspørselen etter ulike typer varer og tjenester er størst. Informasjon om befolkning, konkurrerende og komplementære servicetilbud, trafikk og arbeidsplasser er eksempler på data som kan fortelle mye om etterspørselen etter varer og tjenester på ulike steder. Ved å kombinere slike data med en virksomhets egne data kan man bygge maskinlæringsmodeller og dermed bruke dataene på en smart måte. Hvilken beliggenhet vil gi størst lønnsomhet når man skal etablere et nytt utsalgssted? Vil et sted med stor etterspørsel og samtidig hard konkurranse være mer lønnsom enn et sted med mindre etterspørsel og mindre konkurranse? Eller motsatt, hvis man skal redusere antall utsalgssteder, hvilket utsalgssted vil få minst negativ effekt av å bli fjernet? Vi vil presentere flere kundecaser, inkludert Kople, som har et landsdekkende ladenettverk med over 7000 offentlige ladere. Kople bruker maskinlæring som beslutningsgrunnlag når de planlegger nye ladestasjoner. Vi vil forklare hvilke data som benyttes, hvordan maskinlæring brukes og hvordan beslutningsgrunnlaget ser ut i praksis. Vi vil også vise hvordan tilsvarende fremgangsmåte kan brukes for å planlegge utsalgssteder innen andre bransjer.#3 SMART