4 квітня 11:00
Львів, Львівський інститут менеджменту, вул. Ліська 16, 1 поверх, 1 аудиторія
Теми доповідей:
— Олександр Кондуфоров
Передбачення цін на авіаквитки за допомогою часових рядів
Як відомо, ціни на авіаквитки міняються дуже швидко і непередбачувано. Є багато порад з цього приводу, коли і як купувати квитки дешевше, але, на жаль, вони не універсальні і часто не приносять очікуваного ефекту. Тому, коли людина має бажання купити квитки на сайтах Expedia, Kayak, Anywayanyday та інших, вона хоче знати, чи потрібно купувати квиток терміново, так як ціна буде рости в найближчому часі, чи є сенс почекати з покупкою, оскільки ціна буде падати.
З доповіді ви дізнаєтесь про одне з рішень цієї задачі. Мова йтиме про часові ряди, їх види та характеристики, а також різні алгоритми прогнозування, які можуть бути використані, і про практичний досвід їх використання
Передбачення цін на авіаквитки за допомогою часових рядів
Як відомо, ціни на авіаквитки міняються дуже швидко і непередбачувано. Є багато порад з цього приводу, коли і як купувати квитки дешевше, але, на жаль, вони не універсальні і часто не приносять очікуваного ефекту. Тому, коли людина має бажання купити квитки на сайтах Expedia, Kayak, Anywayanyday та інших, вона хоче знати, чи потрібно купувати квиток терміново, так як ціна буде рости в найближчому часі, чи є сенс почекати з покупкою, оскільки ціна буде падати.
З доповіді ви дізнаєтесь про одне з рішень цієї задачі. Мова йтиме про часові ряди, їх види та характеристики, а також різні алгоритми прогнозування, які можуть бути використані, і про практичний досвід їх використання
— Сергій Шельпук
Кластеризація з stochastic k-modes
Кластеризація даних з мультиноміальними ознаками (features) — задача, що має ключове значення для побудови систем пошуку та рекомендацій. У той же час для неї неможливо використовувати k-means через обмеження на евклідів простір. Stochastic k-modes — новий метод кластеризації, розроблений нами спеціально для цієї задачі. Він може працювати з Big Data та має статистично гарантовані властивості збіжності.
Доповідь буде присвячена stochastic k-modes та його застосуванню для пошуку схожих пацієнтів і порівняння популяцій на масштабі в 30 мільйонів пацієнтів і їх медичних карток.
Кластеризація з stochastic k-modes
Кластеризація даних з мультиноміальними ознаками (features) — задача, що має ключове значення для побудови систем пошуку та рекомендацій. У той же час для неї неможливо використовувати k-means через обмеження на евклідів простір. Stochastic k-modes — новий метод кластеризації, розроблений нами спеціально для цієї задачі. Він може працювати з Big Data та має статистично гарантовані властивості збіжності.
Доповідь буде присвячена stochastic k-modes та його застосуванню для пошуку схожих пацієнтів і порівняння популяцій на масштабі в 30 мільйонів пацієнтів і їх медичних карток.
Зустріч абсолютно безкоштовна, потрібно лише зареєструватись, оскільки кількість місць обмежена. На слухачів вкінці зустрічі чекає невеликий сюрприз☺
Деталі - за посиланням http://dou.ua/calendar/6832/
