*Нажимая кнопку "Отправить", Вы соглашаетесь с Политикой Конфиденциальности datalytica.ru
Математическое моделирование
Компетенции и услуги DATALYTICA
Наши компетенции
- Машинное
обучениеРешающие деревья: XGBoost, LIghtGBM.
Нейросети: MLP, ConvNet, LSTM, RNN.
Временные ряды: ARIMA, Prophet, PDS/FFT.
Линейные модели: LR, FTRL, SVM.
- Математическая оптимизацияНепрерывная оптимизация: Simplex.
Целочисленная оптимизация: CP, LS, LP, MIP.
- Имитационное моделированиеАналитико-имитационные модели.
Имитационные дискретные модели.
Имитационные аналоговые модели.
Основная задача математического моделирования состоит в исследовании объекта или процесса с целью его оптимизации и применении полученных аналитических данных на практике. Модель позволяет быстро и малозатратно исследовать свойства и поведение моделируемого объекта в любых возможных ситуациях.
С помощью математического моделирования можно, например, предсказывать отказы техники, моделируя режим эксплуатации или прогнозировать отток клиентов, моделируя экономическую деятельность предприятия. Наиболее популярными инструментами математического моделирования сегодня является машинное обучение как класс методов искусственного интеллекта.
С помощью математического моделирования можно, например, предсказывать отказы техники, моделируя режим эксплуатации или прогнозировать отток клиентов, моделируя экономическую деятельность предприятия. Наиболее популярными инструментами математического моделирования сегодня является машинное обучение как класс методов искусственного интеллекта.
Благодаря быстрому развитию информационных технологий, организации накопили колоссальное количество данных. За счет быстрого развития систем хранения информации, массивы данных с одной стороны стали довольно дешевыми, с другой стороны, таят в себе целый кладезь «сырой» информации о поведенческих шаблонах клиентов. Эти данные, при корректной интерпретации, - ключ к понимаю потребностей клиентов и, как следствие, - к точному удовлетворению этих потребностей бизнесом.
Традиционные BI-инструменты и бизнес-аналитики ввиду дороговизны и ограниченности квалифицированного человеческого ресурса с большим трудом могут покрывать и анализировать огромные потоки входящих данных для использования в реальном бизнесе. Машинное обучение и искусственный интеллект легко выполняют то, что не под силу людям. Высокоуровневые нейросети с большой эффективностью решают не только множество простых повторяющихся задач, но и успешно выстраивают стратегии, а также способны эффективно самообучаться.
Решения по отраслям
Технологические решения DATALYICA основаны на методах математического моделирования и машинного обучения
Технологии
