Un Recurrent Neural Network (RNN) est un type de réseau neuronal utilisé dans le retail pour traiter des données séquentielles et temporelles. Contrairement aux réseaux neuronaux classiques, les RNN sont conçus pour prendre en compte la dépendance contextuelle entre les étapes précédentes et les étapes suivantes d’une séquence de données. Dans le contexte du retail, cela peut être appliqué à des domaines tels que la prévision de la demande, la recommandation de produits, l’analyse des tendances d’achat et la détection d’anomalies.
Les RNN sont capables de capturer des motifs complexes et des relations temporelles dans les données, permettant ainsi de modéliser et de prédire des comportements futurs. Par exemple, un RNN peut être utilisé pour prévoir les ventes hebdomadaires d’un produit en utilisant les données historiques de ventes. Il peut également être utilisé pour personnaliser les recommandations de produits en fonction des préférences d’achat précédentes d’un client.