Проект «Ценообразование» является актуальным, т.к помогает пользователю осуществлять прогноз цены для номенклатуры товаров. В основе проекта лежит прогнозирование временных рядов на основе рекуррентной нейронной сети и предобработка входных данных. 

Используется модель LSTM (Long short-term memory) сети, позволяющая решить большинство задач в сфере временных рядов.

Наш проект позволит решить предсказать наиболее оптимальную цену на различные товары исходя из прошлой цены, спроса, предложения и других критериев. 

Данное предсказание выгодно для магазинов – потребителей ввиду того, что при оптимальной цене вырастет оборот товаров при отсутствии потери в прибыли.

На страницу проекта