Функция потерь (Loss Function, Cost Function, Error Function; J) – фрагмент программного кода, который используется для оптимизации Алгоритма (Algorithm) Машинного обучения (ML). Значение, вычисленное такой функцией, называется «потерей». Функция (Function) потерь может дать бо́льшую практическую гибкость вашим Нейронным сетям (Neural Network) и будет определять, как именно выходные данные связаны с исходными. Нейронные сети могут выполнять несколько задач: от прогнозирования непрерывных значений, таких как ежемесячные расходы, до Бинарной классификации (Binary Classification) на кошек и собак...

С появлением машинного обучения (machine learning, ML) искусство ценообразования в розничной торговле превратилось в науку. Давайте обсудим, как эта технология используется для оптимизации ценообразования и почему будущее за решениями, которые человек принимает на основе данных ML. В популярной американской телевизионной передаче «Цена всегда правильная» игроки должны угадать цену товара. Что остается за кадром, так это то, что ритейлеры, которые эти цены устанавливают, зачастую также играют в «угадайку»...