Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Ученые спрогнозировали розничные продажи с помощью нового алгоритма
В современной экономике, где объемы продаж растут в геометрической прогрессии, умение предвидеть, какие товары будут пользоваться спросом, можно назвать залогом успеха для любого бизнеса. Ученые МТУСИ предложили решение для такого прогноза.
Как правило, данные о продажах формируют непрерывный поток информации в датасет, где каждая группа «товар-магазин» представляет собой обособленный временной ряд, который по отдельности невозможно проанализировать вручную и представить графически. Традиционные статистические методы не справляются с такими объемами информации и сложными взаимосвязями между различными факторами, влияющими на спрос. Решением проблемы может стать машинное обучение, однако его эффективность напрямую зависит от скорости и точности вычислений, объема данных и доступных вычислительных ресурсов.
Сотрудники кафедры «Математическая кибернетика и информационные технологии» (МКиИТ) факультета «Информационные технологии» МТУСИ — доктор технических наук профессор Юрий Леохин и кандидат технических наук, доцент Тимур Фатхулин — провели масштабное исследование, посвященное поиску оптимального решения для прогнозирования спроса на отдельные виды товаров.
В рамках исследования были отобраны и протестированы различные модели машинного обучения, включая Random Forest, Linear Regression, XGBoost, LightGBM, CatBoost и LSTM. Для оценки эффективности каждой модели использовались три ключевые метрики: RMSE (среднеквадратичная ошибка), MAE (средняя абсолютная ошибка) и R2 (коэффициент детерминации). Для обучения и тестирования моделей использовались реальные данные о продажах.
«Данные метрики являются универсальными, а их использование вместе позволяет более полно оценить поведение моделей, что было определено в ходе анализа рассматриваемой предметной области. Далее мы отобрали данные из открытых источников, чтобы разработать универсальную модель, которая будет эффективно работать в разных условиях и с отдельными типами товаров. Мы загрузили в модели датасет с данными о продажах фирмы «1С» (16 249 записей из 67 товарных групп в 13 магазинах за 34 месяца), розничной сети Эквадора (24 090 записей, включающих 33 товарных групп за 730 дней) и розничных магазинов в различных регионах страны (15 800 записей о четырех видах товара в пяти магазинах за 790 дней)», – поделился особенностями исследования профессор, доктор технических наук, Юрий Леохин.
Результаты исследования показали, что наиболее эффективной моделью для прогнозирования спроса является XGBoost – модель градиентного бустинга.
«XGBoost – это универсальная и мощная модель, ориентированная на высокую производительность, масштабируемость и точность. Она продемонстрировала наивысшую точность и стабильность прогнозов по сравнению с другими рассмотренными моделями. Тщательная настройка параметров и правильный выбор признаков в данных позволят в будущем еще больше повысить точность и эффективность данной модели», – пояснил доцент, кандидат технических наук Тимур Фатхулин.
В дальнейшем исследователи планируют продолжить работу над совершенствованием модели, уделяя особое внимание настройке параметров и подбору оптимальных признаков в данных.
Исследование, проведенное учеными МТУСИ, открывает новые горизонты для создания интеллектуальных систем, способных с высокой точностью прогнозировать спрос в различных отраслях: от розничной торговли до крупного производства.
Telegram 
Дзен 
VK В поиске сигналов от внеземных цивилизаций ученые решили сосредоточиться не на целенаправленных посланиях человечеству, а на случайных «утечках информации» из межпланетного пространства гипотетической обитаемой системы. По расчетам, в определенные моменты до нас могут доходить сигналы внеземной космической связи. Кстати, благодаря «общению» Земли с марсианскими и другими зондами мы тоже постоянно невольно сообщаем о себе в глубокий космос.
Модель, представленная учеными из коллаборации DESI и Мичиганского университета (США), может перевернуть представления о происхождении темной энергии. Авторы нового исследования полагают, что черные дыры, поглощая вещество, постепенно преобразовывают его в энергию, гипотетически ответственную за расширение Вселенной.
Глава Российской академии наук Геннадий Красников рассказал в недавнем интервью о том, для чего мышам летать над полюсами Земли, в чем преимущества новой космической станции по сравнению с МКС, что предстоит проделать на Луне в ближайшее десятилетие и чем ученых продолжает интриговать Венера.
К 2025 году около 30 стран приняли программы по развитию водородной энергетики, а совокупный объем инвестиций в эту область превысил 150 миллиардов долларов. Эксперты полагают, что замена дизельных авто на водородные снизит выбросы на 80-90%, а водородные самолеты способны уменьшить углеродный след на 50-75%. Но при использовании водорода в двигателях внутреннего или внешнего сгорания, происходит взаимодействие с металлом, что наиболее опасно при высоких температурах. Это может вызвать их разрушение, в результате чего возникает риск пожара или взрыва с тяжелыми последствиями для пассажиров. Ученые Пермского Политеха впервые выяснили, как водород влияет на металлы в условиях экстремальных температур (800 градусов и выше), в которых работают двигатели самолетов и машин. Это продвинет авиационную, машиностроительную и нефтегазовую отрасли в безопасном использовании водорода в качестве источника энергии.
Ученые обнаружили косвенные доказательства существования мира размером с Землю за орбитой Нептуна. Эта гипотетическая планета отличается от предполагаемой Девятой планеты не только размером, но и гравитационным влиянием на другие объекты.
Большие кошки (Pantherinae) обычно охотятся на животных своего или меньшего размера. У снежных барсов, как выяснилось, другие предпочтения. Новое исследование показало, что ирбисы чаще нападают на взрослых горных козлов, которые как минимум вдвое превосходят хищников в весе. Ученые объяснили, с чем может быть связан такой выбор добычи.
Примерно 12 800 лет назад в Северном полушарии началось резкое изменение климата, которое сопровождалось вымиранием мегафауны и угасанием культуры Кловис. Такое могло произойти, например, из-за прорыва пресных вод в Атлантику или мощного вулканического извержения. Несколько лет назад ученые обнаружили места на суше с повышенным содержанием элементов платиновой группы, прослоями угля, микрочастицами расплава. По их мнению, это может быть признаком пребывания Земли в потоке обломков кометы или астероида. В новой работе впервые представлены доказательства кометного события в позднем дриасе из морских осадочных толщ.
Возраст находок — около 5500 лет, они лежат во множестве круглых ям, чьи стены укреплены кирпичом. Среди обнаруженных орудий из кремня есть и сотни неиспользованных, которые могут быть ритуальным подношением богам.
Гостингом (от английского «призрак») называют ситуацию, когда человек прекращает общение или отношения, «пропадая с радаров» без объяснения причин. Исследователи из США сымитировали такое поведение, а затем проанализировали реакцию людей на него.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно