Алгоритмы машинного обучения для прогнозирования спроса на товары и услуги

В статье рассмотрены основные алгоритмы для прогнозирования временных рядов методами машинного обучения, в частности прогнозирование продаж товаров на основе различных показателей. Задача прогнозирования требует от персонала отличного владения математическими и статистическими инструментами, а также умение анализировать большие объемы данных. Автоматизация данной задачи позволит переложить большую часть работы сотрудников на программное обеспечение. Это поможет увеличить объем обрабатываемой информации, снизить затрат на логистику и хранение, а также минимизировать риски потери прибыли из-за нулевого остатка на складе. В статье проведен анализ критериев, влияющих на спрос товаров; рассмотрены классические алгоритмы и нейронные сети для прогнозирования временных рядом. Также в работе освещен процесс проектирования, разработки, тестирования программного обеспечения.