Учёт и прогнозирование продаж дают прекрасную возможность понять, сколько товара закупать, когда запускать рекламу и стоит ли нанимать дополнительных сотрудников. Компания, которая видит тренды заранее, использует возможности по максимуму без переполненных складов или пустых полок. Допустим, вы продаёте спортивное питание. Весной спрос растёт — люди готовятся к пляжному сезону. Зимой интерес падает, продажи соответственно тоже. Если вы заранее знаете эти колебания, то закупите оптимальное количество товара и не потратите деньги впустую...

Предыдущий урок: Урок 3. Данные — топливо машинного обучения Мы уже научились работать с данными, загружать их, смотреть, что внутри, находить странности и визуализировать закономерности. Это был важный шаг: без понимания данных машинное обучение — пустой звук. Но теперь пора перейти к тому, ради чего мы сюда пришли: к обучению модели, которая сможет предсказывать. Сегодня мы построим нашу первую модель — линейную регрессию. Это самый простой, но невероятно важный алгоритм, с которого начинают почти все специалисты в машинном обучении...