Fugu-MT 論文翻訳(概要): Analytics of Business Time Series Using Machine Learning and Bayesian Inference

論文の概要: Analytics of Business Time Series Using Machine Learning and Bayesian Inference

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.12905v1
Date: Wed, 25 May 2022 16:51:09 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-05-26 16:48:21.140523
Title: Analytics of Business Time Series Using Machine Learning and Bayesian Inference
Title（参考訳）: 機械学習とベイズ推論を用いたビジネス時系列の分析
Authors: Bohdan M. Pavlyshenko
Abstract要約: 本稿では,販売時系列予測のケーススタディ,時間トレンド補正,動的価格と供給最適化を用いた非定常時系列予測のためのディープラーニングアプローチについて考察する。予測分析における機械学習とベイズ推定の利用について分析した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In the survey we consider the case studies on sales time series forecasting, the deep learning approach for forecasting non-stationary time series using time trend correction, dynamic price and supply optimization using Q-learning, Bitcoin price modeling, COVID-19 spread impact on stock market, using social networks signals in analytics. The use of machine learning and Bayesian inference in predictive analytics has been analyzed.
Abstract（参考訳）: 本調査では,Qラーニング,Bitcoin価格モデリング,COVID-19(COVID-19)を用いた非定常時系列予測,時間トレンド補正,動的価格と供給最適化を用いたディープラーニングアプローチ,分析におけるソーシャルネットワーク信号を用いた販売時系列予測のケーススタディを検討する。予測分析における機械学習とベイズ推定の利用について分析した。

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