Нейронные сети

Искусственная нейронная сеть — математическая модель, а также её программное или аппаратное воплощение, построенная по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей — сетей нервных клеток живого организма. Это понятие возникло при изучении процессов, протекающих в мозге, и при попытке смоделировать эти процессы.

Нейронные сети используются в MySales как для построения многофакторного прогноза продаж, для тех позиций, где важно определять эффект синергии двух или более факторов, например сезонности и скидки, а также для прогнозирования промо-прироста для тех промо-позиций, по которым нельзя подобрать сопоставимые и похожие промо-позиции в прошлом.

Ключевым преимуществом нейронных сетей перед методами регрессионного анализа в прогнозирование продаж является именно способность определять эффект синергии. Однако, из этого же ключевого преимущества вытекают и ключевые недостатки нейросетей: повышенная склонность к переобучению или эффекту подгонки (over-fit), низкая прозрачность и слабая интерпретируемость результатов, выдаваемых нейронной сетью.

Ключевым отличием проприетарных алгоритмов нейронных сетей MySales являет то, что эти алгоритмы позволяют обучать нейросеть в рамках правил, что делает результаты, выдаваемые нейросетью более понятными пользователю и предсказуемые.

Также MySales позволяет визуализировать нейросеть, обучаемую для прогнозирования промо-прироста, чтобы видеть какие факторы в нее вошли в качестве входящий нейронов и как они влияют на конечный результат (2 исходящий нейрона), с целью сделать результат обучения нейросети более понятным пользователю: