Телеканал NTD

«Серебро» М5 Forecasting Competition досталось резиденту «Сколково»

«Серебро» М5 Forecasting Competition досталось резиденту «Сколково»

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

Короткая ссылка на эту страницу: