論文の概要: Sales Time Series Analytics Using Deep Q-Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.02058v1
- Date: Thu, 6 Jan 2022 13:48:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-01-07 14:17:34.258125
- Title: Sales Time Series Analytics Using Deep Q-Learning
- Title（参考訳）: ディープQラーニングを用いた販売時系列分析
- Authors: Bohdan M. Pavlyshenko
- Abstract要約: この記事では、営業時系列分析の問題における深いQ-ラーニングモデルの使用について説明する。
この研究の主な考え方は、時系列分析において深いQ-ラーニングアプローチを用いることで、アクションのシーケンスを最適化できることである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The article describes the use of deep Q-learning models in the problems of
sales time series analytics. In contrast to supervised machine learning which
is a kind of passive learning using historical data, Q-learning is a kind of
active learning with goal to maximize a reward by optimal sequence of actions.
Model free Q-learning approach for optimal pricing strategies and supply-demand
problems was considered in the work. The main idea of the study is to show that
using deep Q-learning approach in time series analytics, the sequence of
actions can be optimized by maximizing the reward function when the environment
for learning agent interaction can be modeled using the parametric model and in
the case of using the model which is based on the historical data. In the
pricing optimizing case study environment was modeled using sales dependence on
extras price and randomly simulated demand. In the pricing optimizing case
study, the environment was modeled using sales dependence on extra price and
randomly simulated demand. In the supply-demand case study, it was proposed to
use historical demand time series for environment modeling, agent states were
represented by promo actions, previous demand values and weekly seasonality
features. Obtained results show that using deep Q-learning, we can optimize the
decision making process for price optimization and supply-demand problems.
Environment modeling using parametric models and historical data can be used
for the cold start of learning agent. On the next steps, after the cold start,
the trained agent can be used in real business environment.
- Abstract（参考訳）: この記事では、営業時系列分析の問題における深いQ-ラーニングモデルの使用について説明する。
歴史的データを用いた受動的学習の一種である教師付き機械学習とは対照的に、Q-ラーニングは行動の最適な順序による報酬の最大化を目標とするアクティブラーニングの一種である。
最適価格戦略と供給需要問題に対するモデル自由Q-ラーニング手法を検討した。
本研究の主なアイデアは,時系列分析における深いq-learningアプローチを用いることで,エージェントインタラクションの学習環境をパラメトリックモデルを用いてモデル化し,履歴データに基づくモデルを用いた場合,報酬関数を最大化することで,アクションのシーケンスを最適化できることを示すことである。
価格最適化のケーススタディ環境は,販売価格とランダムにシミュレートされた需要に依存してモデル化された。
価格最適化ケーススタディでは、追加価格とランダムにシミュレーションされた需要による販売依存を用いて環境をモデル化した。
需給ケーススタディでは,環境モデリングに歴史的需要時系列を用いることが提案され,エージェント状態はプロモアクション,以前の需要値,週ごとの季節的特徴によって表現された。
得られた結果から,q学習の深化により,価格最適化や需給問題に対する意思決定プロセスを最適化できることが示された。
学習エージェントのコールドスタートにパラメトリックモデルと履歴データを用いた環境モデリングを用いることができる。
次のステップでは、コールドスタート後に、トレーニングされたエージェントを実際のビジネス環境で使用できる。
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