Seminerde; stokastik talep ve belirli bir temin süresi altında, tedarik zinciri yapısı içerisinde depolama süresi sınırı olan ürünleri stoğunda bulunduran perakendecilerin toplam maliyetlerini minimize etmek için yeni envanter yönetim sistemlerinin geliştirilmesi üzerinde duruldu. Ayrıca, kısa ömürlü ürünlerin envanter yönetiminde bozulacak ürün miktarını azaltacak ve müşterilere teslim edilecek ürünlerin tazeliğini arttıracak optimum sipariş politikalarının belirlenmesi gerektiği vurgulandı. Çözüm yöntemi olarak ise son yıllarda Makine Öğrenme alanında önemli bir yer tutan Takviyeli Öğrenme (Reinforcement Learning) yaklaşımının, kısa ömürlü ürünlerin envanter sistemlerine nasıl entegre edildiğinden bahsedilirken, Takviyeli Öğrenmenin, eldeki bilgilerden öğrenmeyi esas alan kompleks sıralı karar verme problemlerini çözmek için tercih edildiği ve ortamın önceden modellenmesine ihtiyaç duymadan ortamdaki değişikliklere karşı dinamik bir öğrenme sağladığı belirtildi.(Haber Merkezi)