Этот инструмент оказался очень полезным с точки зрения прогнозирования результатов, что помогает нам принимать более обоснованные бизнес-решения в отношении нашей деятельности в различных аспектах. У меня вообще нет неприязни к этому софту. Однако для достижения наилучших результатов важно использовать их облачную версию, а не настольную или серверную версию. Их служба поддержки несколько раз помогала мне с моими запросами, и они всегда были доступны для быстрого ответа. Мы решаем задачи, связанные с прогнозированием запасов, используя модели машинного обучения. Это позволяет нам прогнозировать будущие уровни потребления более точно, чем мы делали это до появления MLJAR.