Google大腦所開發的最新技術，可讓零售商將機器學習融入到現有的需求預測系統中，精確地預測商品的供需。
Vertex AI Forecast能夠從BigQuery或是CSV檔案中，擷取高達1億行的資料集，以涵蓋數千條產品線和多年的歷史資料，並使用強大的建模引擎，自動處理資料，評估數百種不同的模型架構，最後將最好結果打包成易於管理的模型，即便沒有資料科學專業知識的用戶，也能夠簡單使用。
Vertex AI Forecast需求預測可以考量多達1,000種不同的需求驅力，包括顏色、品牌和促銷計畫等，並設定預算來創建預測，而且因應市場條件變化快速，用戶可以在短短2個小時內，不需要手動調整模型，使用Vertex AI Forecast來以最高精確度建構需求預測。
Google解釋，模型架構搜尋是Vertex AI Forecast的重點，這個功能可以評估數百種不同的模型架構和配置，其所使用的演算法，允許Vertex AI Forecast針對各種條件和資料集，找到效能最佳的模型配置。
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包裝設計實際上涵蓋了多種設計範疇，需要高度設計專業，以酒為例，酒瓶上的標籤設計是包裝設計的一種，需考量美觀與形塑產品特色提供充足資訊等，至於酒的外盒，提袋等，同樣是包裝設計的範疇，但更必須思考運送、保護、送禮、便利性與價值感等不同層面之問題。
借助Vertex AI Forecast的分層預測功能，零售商可以生成高精確度的預測，預測能夠分成多個等級，像是將單個品項、商店等級和地區等級等需求捆綁在一起。當歷史資料稀少時，分層模式還能夠提高整體準確性，當單個品項的需求過於隨機無法預測時，該模型仍然可以在產品類別等級找到模式。
Vertex AI可以使用大量結構化和非結構化資料，使規畫人員能夠納入許多相關的需求驅力，像是天氣、產品評論、宏觀經濟指標、競爭對手的行動、商品價格和海運承運成本等。Vertex AI Forecast的可解釋性功能，可以顯示這些驅力對預測所做出的貢獻，來協助決策者儘早針對需求，採取必要的措施。
需求驅力不僅可用於整體預測，也可以針對單一商品，像是計畫者可能會發現促銷是工作日服裝類別需求的主要驅力，但在假期則不一定，因此計畫者便能夠利用這些分析結果來制定策略。在使用Kaggle資料的基準測試中，Vertex AI Forecast在世界頂尖的預測競賽M5中，獲得最高達3％的準確率表現。
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採用PVC0.2白色軟皮料印製，4色印刷加上表層防刮油墨，另也可選表層上亮膜。
包裝設計實際上涵蓋了多種設計範疇，需要高度設計專業，以酒為例，酒瓶上的標籤設計是包裝設計的一種，需考量美觀與形塑產品特色提供充足資訊等，至於酒的外盒，提袋等，同樣是包裝設計的範疇，但更必須思考運送、保護、送禮、便利性與價值感等不同層面之問題。
Orignal From: Google針對零售商推出能精確預測需求的工具Vertex AI Forecast
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