Size: a a a

AI / Big Data / Machine Learning 👮‍♂️ Protected by R2D2

2021 June 04

AT

Andrey Trotsik in AI / Big Data / Machine Learning 👮‍♂️ Protected by R2D2
Спасибо!
источник

I

Ivan in AI / Big Data / Machine Learning 👮‍♂️ Protected by R2D2
Вот сюда можно посмотреть. Скажу сразу, я не читал [пока], поэтому о содержании ничего не могу сказать

https://link.medium.com/9FwAEZKEOgb

https://link.medium.com/Ei7GPWPEOgb
источник

AT

Andrey Trotsik in AI / Big Data / Machine Learning 👮‍♂️ Protected by R2D2
похоже то что надо и про визуализацию недорогую! спасибо!
источник

I

Infatum in AI / Big Data / Machine Learning 👮‍♂️ Protected by R2D2
источник
2021 June 05

D•

Dan • Captain in AI / Big Data / Machine Learning 👮‍♂️ Protected by R2D2
Вот все смеются, а х5 на одних пакетах делает колоссальный доход за год. Сотни миллиардов рублей.
источник

DV

Dolce Vita in AI / Big Data / Machine Learning 👮‍♂️ Protected by R2D2
Здравствуйте, рад знакомству, сотрудник х5, и вас ввели в заблуждение)))
источник

DV

Dolce Vita in AI / Big Data / Machine Learning 👮‍♂️ Protected by R2D2
Там ФЕНОМЕНАЛЬНЫЙ доход
источник

DV

Dolce Vita in AI / Big Data / Machine Learning 👮‍♂️ Protected by R2D2
Но в "млн", пока что, скоро апгрейд, далее будет интереснее
источник

A

Alexandr in AI / Big Data / Machine Learning 👮‍♂️ Protected by R2D2
Те самые 300кккккк/оттосек?
источник

MI

Mikhail I in AI / Big Data / Machine Learning 👮‍♂️ Protected by R2D2
230 рублей за посещение по 3 раза в неделю ... надо со своим пакетом ходить))
источник

I

Infatum in AI / Big Data / Machine Learning 👮‍♂️ Protected by R2D2
Не спорю, благодаря массовости
источник

I

Infatum in AI / Big Data / Machine Learning 👮‍♂️ Protected by R2D2
Я хожу с рюкзаком 👍🏼
источник

MI

Mikhail I in AI / Big Data / Machine Learning 👮‍♂️ Protected by R2D2
Мне просто кажется, что я меньше 1000 в магазине оставлял только тогда, когда забывал что-нибудь купить и возвращался))
источник

D•

Dan • Captain in AI / Big Data / Machine Learning 👮‍♂️ Protected by R2D2
Можно попробовать посчитать.
Пятёрочка работает например с 8 утра до 23 часов. В час, при хорошей загрузке, в среднем через кассу проходит 45 человек. С учетом более спокойных часов, вполне можно брать в расчёт 30 человек в час. Из них пакет есть только у 3-5%. Посчитаем…
15 часов в день, по 30 человек в час, одна касса обслуживает 450 человек. Соответственно в среднем работает две кассы. Где-то и 8, где-то одна, но в среднем по наблюдениям их две. Таким образом 900 человек в день, и только 855 нуждаются в пакете.
Пакет стоит 6 рублей. 5130 рублей в день, 153900 в месяц, или 1846800 в год.
Умножаем на количество магазинов (16700, судя по отчету пятёрочки), получаем 30 миллиардов 895 миллионов с копейками. В год.
Только на пакетиках.

Даже если пакеты будут стоить на рубль дешевле, речь таки идёт о миллиардах рублей :)
источник

OA

Oleg Antonovich in AI / Big Data / Machine Learning 👮‍♂️ Protected by R2D2
Товарищи, а как бы вы валидировались по time-siries, если есть всего 60 наблюдений?
источник

В

Вова in AI / Big Data / Machine Learning 👮‍♂️ Protected by R2D2
Смотреть сезонность есть ли и окном
источник

D

D_lind in AI / Big Data / Machine Learning 👮‍♂️ Protected by R2D2
Добрый день, подскажите пожалуйста. Вот у меня есть массив входных данных с признаками (первый элемент - набор признаков в определенный момент времени, второй элемент набор других признаков в другой момент времени и т.д. ) и соответственно с массивом ответов является это что-то - обьектом или нет (первый элемент - единица, второй - ноль, и т.д.). Я создаю сетку из 4 слоев условно и как происходит обучение? В плане обучение в рамках одной эпохи берет и смотрит данные только из первого элемента массива или весь массив?
источник

D

Dima in AI / Big Data / Machine Learning 👮‍♂️ Protected by R2D2
если у вас сезонность недельная, то можно валидировать как обычно( из примера в  sklearn),если месячная и больше, но не думаю что алгоритм у вас что-то нормальное выучит, проще будет работать эксп. сглаживанием либо какими-нибудь ARIMA
источник

OA

Oleg Antonovich in AI / Big Data / Machine Learning 👮‍♂️ Protected by R2D2
Данные - месячные. Просто CV для ts - неприменима, а отщипывать много - жалко от 60. Думаю, просто валидироваться на 12 наблюдениях, но подумал, что, может, что-то умнее есть.
источник

D

Dima in AI / Big Data / Machine Learning 👮‍♂️ Protected by R2D2
источник