на правах рекламы
На прошедшем недавно конкурсе по прогнозированию международного масштаба выступила компания, являющаяся резидентом инновационно-технического центра «Сколково».
Среди более чем 5 тысяч участников наш Goods Forecast немного не дотянул до лидерской позиции. Соревнования длились с начала марта по конец июня. Все происходило на специальном сервисе под названием Kaggle, который был разработан как раз для проведения подобных аналитических соревнований с большими объемами данных.
Организаторами соревнований, помимо M Open Forecasting Center, также выступили такие магнаты как Google, Uber, International Institute of Forecasters и Walmart. В комитет, помимо других именитых экспертов, также вошел Нассим Талеб – написавший одну из самых продаваемых, а в последствии и экранизированных книг в мире «Черный Лебедь». Помимо писательства доктор философии специализируется и на изучении влияния на мировую экономику различных не поддающихся прогнозу событий и случайностей.
Решение поучаствовать в таком конкурсе глава компании Good Forecast принял тогда, когда следил за ходом событий предыдущего. В тот раз победу взял лидирующий аналитик из компании Uber. Он применял комбинацию классических подходов и методик машинного обучения. Генеральный директор пояснил, что он хотел получить объективную оценку разработанных математических моделей, а также на реальном примере проверить на сколько хорошо подготовлены специалисты и умеют ли они решать задачи в сфере бизнес-прогнозирования в мировом масштабе.
Действия команд оценивались по двум направлениям: наиболее точная оценка вероятностного распределения прогнозов спроса, где Гудфокаст заняла второе место, и точность прогнозирования – команда вошла в 10 лучших. В обоих случаях участникам предлагалось работать с данными крупнейшего ритейлера Walmart, для чего была предоставлена реальная информация о динамике продаж 10 тыс. наименований продукции, а также данные о стоимости, наличии в запасниках и так далее.
Применяя математические алгоритмы собственной разработки команды должны были спрогнозировать спрос на каждое торговое наименование. Гендир подчеркнул, что как в прошлом конкурсе успех и его команде принес комбинированный подход к использованию методов машинного обучения и собственноручно разработанная алгоритмическая модель.
Источник: Сколково Резидент
