hrvatski

KONVOLUCIJSKE NEURONSKE MREŽE U PROGNOZIRANJU CIJENA

Cijena je složeni element marketinškog spleta koji organizacijskom sustavu, zajedno s količinama prodaje, donosi određenu razinu prihoda. Prognozirati cijenu je složen ekonomski, matematički, ekonometrijski i informatički cilj. Dva su pitanja. Prvo, kako poduzeće izračunava svoje prodajne cijene. Teorijski pristupi izračunavanju cijena su često neaplikabilni, a softverske aplikacije ih „mehanički“ koriste. U svakodnevnoj kalkulaciji cijena „propušta“ se njihova prognoza. Stoga je drugo pitanje povezano s određivanjem cijena prognoza uporabom odgovarajućih metoda i modela. Rad postavlja hipotezu da je moguće prognozirati cijene metodama dubinskog učenja, s zadovoljavajućim sigurnošću. Prikazane su konvolucijske neuronske mreže (CNN) i one „uspješno otkrivaju“ ponašanja cijena u vremenu. U izgradnji modela predviđanja cijena korišten je programski jezik Pyhton 3.9.7., biblioteke otvorenog koda za strojno i duboko učenje TensorFlow, Keras i Numpy. Programski jezik Python i biblioteke otvorenog koda su pokazali zadovoljavajuću razvojnu i aplikacijsku moć.

dubinsko učenje, konvolucijske neuronske mreže, Python, metode određivanja cijena

nije evidentirano

engleski

Convolutional neural networks in price forecasting

Cijena je složeni element marketinškog spleta koji organizacijskom sustavu, zajedno s količinama prodaje, donosi određenu razinu prihoda. Prognozirati cijenu je složen ekonomski, matematički, ekonometrijski i informatički cilj. Dva su pitanja. Prvo, kako poduzeće izračunava svoje prodajne cijene. Teorijski pristupi izračunavanju cijena su često neaplikabilni, a softverske aplikacije ih „mehanički“ koriste. U svakodnevnoj kalkulaciji cijena „propušta“ se njihova prognoza. Stoga je drugo pitanje povezano s određivanjem cijena prognoza uporabom odgovarajućih metoda i modela. Rad postavlja hipotezu da je moguće prognozirati cijene metodama dubinskog učenja, s zadovoljavajućim sigurnošću. Prikazane su konvolucijske neuronske mreže (CNN) i one „uspješno otkrivaju“ ponašanja cijena u vremenu. U izgradnji modela predviđanja cijena korišten je programski jezik Pyhton 3.9.7., biblioteke otvorenog koda za strojno i duboko učenje TensorFlow, Keras i Numpy. Programski jezik Python i biblioteke otvorenog koda su pokazali zadovoljavajuću razvojnu i aplikacijsku moć.

learning, convolutional neural networks, Python, pricing methods

nije evidentirano