👋 Здравствуйте, Я очень рад поделиться некоторыми новостями о нашей Платформе ценообразования Amazon (APE), разработанной на платформе NoCode . Мы прилагаем все усилия, чтобы улучшить APE и предоставить нашим пользователям еще более надежный и удобный интерфейс . В этом сообщении блога мы познакомим вас с новейшими функциями, которые поднимут вашу ценовую стратегию на новый уровень. Давайте углубимся! 🌐 Улучшенная навигация с главной страницей APE Чтобы упростить ваш..

Цифровые произведения искусства, торгуемые как невзаимозаменяемые токены, как известно, трудно оценить. EvaluateNFT стремится решить эту проблему с помощью машинного обучения. Art NFT — это класс активов с низкой скоростью обращения, который очень сложно оценить. В последнее время глобальный рынок невзаимозаменяемых токенов (NFT) резко вырос. Общий объем торгов NFT в 2021 году достиг 22 миллиардов долларов США по ​​сравнению со 100 миллионами долларов США в 2020 году. и др...

РОЗНИЧНАЯ ТОРГОВЛЯ: пример использования машинного обучения для динамического ценообразования Выгодное ценообразование Доктор. Амит Гарг , основатель и главный научный сотрудник ORMAE Аджит Джайн , руководитель программы по науке о данных, ORMAE Краткое содержание . Определение цены продукта само по себе является очень сложной задачей для выживания на быстро меняющемся потребительском рынке, и, поскольку это трудно сделать должным образом, из-за чего многие розничные..

В этой статье я хотел бы кратко обсудить Гауссовский процесс с несколькими ответами (MGP) , который учитывает корреляции между ответами при прогнозировании. Цель этой статьи не в том, чтобы глубоко погрузиться в математические основы регрессии гауссовского процесса с несколькими выходами, а в том, чтобы дать аудитории представление о ее реализации в прогнозировании цен опционов. Следующее объяснение взято из [1]. Если вы хотите узнать математические основы и подробности регрессии..

Объем предварительной работы, которую требовал этот проект, составил, пожалуй, один из самых сложных, но полезных опытов, которые я получил этим летом. Благодаря бесчисленным итерациям подхода, извлечения данных и окончательного выбора модели для построения красивых геокарт, предварительной обработки и, наконец, настройки параметров, каждый шаг создавал препятствие, похожее на POC, для преодоления которого требовалось время, но в конечном итоге это привело к плодотворному..