[en] The inventory control problem aims to optimize the production and management of stocked products in order to meet their demand. A common added di culty arises when the demand is uncertain since knowing the demand distribution (or an approximation to it) is essential so as to resolve the optimization problem. As a result, we would like to be able to predict the future demand and its distribution accurately. This uncertainty prediction problem which is an extended regression problem is the case of study of this document. Wanting to know which techniques provide better results in solving this problem we study three regression models: Gaussian processes (GPR), Ada- Boost(ABR) and Support Vector Machines(SVR). Each one of these models tackles the problem from a di erent perspective. GPR models try to predict the demand distribution directly from data (Bayesian approach); ABR predicts the median of the distribution by combining the results of a set of regression trees and can be adjusted to predict any wanted quantile; meanwhile, SVR predicts the demand and a method valid for any regression model is applied to estimate the uncertainty on the demand. Some experiments are conducted in a controlled environment, i. e., with an arti cially generated dataset. In this data, the input is a real number and the output is a linear function of the input plus some random Gaussian noise. All three models are trained and tested with the generated data, nding in the results that GPR outperforms the other two models. The next step is to experiment in a dataset extracted from a real inventory control problem, more concretely, the cash demand problem that bank branches su er from. After analyzing the performance metrics achieved by each model on a total of 46 di erent datasets we conclude that again GPR is the model with the greater prediction capability. Hence it is concluded that the Bayesian approach followed by GPR in order to solve the inventory control problem gives substantial advantages versus classical machine learning approaches.

[es] El problema del control del inventario, que consiste en tratar de optimizar la producción y gestión de artículos para cubrir una demanda de los mismos, presenta en ocasiones la dificultad adicional de contener incertidumbres en la demanda, ya que conocer la distribución de las demandas (o una aproximación) es esencial para poder resolver el problema de optimización. Debido a esto, nos interesa ser capaces de predecir las demandas futuras y su distribución. Este problema de predicción de incertidumbres en demandas, que no es más que un caso extendido del problema de regresión, es el estudiado en este trabajo. Con la intención de ver qué técnicas funcionan mejor en la resolución de este problema, se estudian tres modelos de regresión: procesos gaussianos(GPR), AdaBoost(ABR) y Support Vector Machines(SVR). Cada uno de estos modelos enfrenta el problema desde un punto de vista distinto. Los modelos GPR intentan predecir directamente la distribución de las demandas (enfoque bayesiano); ABR predice la mediana de la distribución combinando arboles de regresión, pero puede ajustarse para predecir el cuantil deseado; por su parte, SVR realiza una predicción de la demanda y mediante un método general (aplicable a cualquier modelo de regresión) obtenemos predicciones de las incertidumbres en la demanda. A continuación se realizan pruebas de los modelos en un entorno controlado, es decir, con un conjunto de datos generados artificialmente. En este conjunto la entrada es un número real y la salida una función lineal del mismo a la que se le suma ruido gaussiano. Los tres modelos se entrenan y evalúan con estos datos, hallando que GPR supera en rendimiento a los otros dos. El siguiente paso es realizar experimentos en un conjunto de datos extra do de un problema del control del inventario real. Este es el problema de la demanda de efectivo en sucursales bancarias. Tras analizar las métricas de rendimiento obtenidas por cada modelo en un total de 46 conjuntos de datos distintos concluimos que nuevamente es GPR el modelo con mayor capacidad de predicción. As , se concluye que el enfoque bayesiano proporcionado por GPR para resolver el problema descrito del control del inventario proporciona ventajas considerables frente a los enfoques clásicos de aprendizaje automático.