Machine learning на примере алгоритма ценообразования, Овсеп Авакян

На митапе по data science обсуждался опыт использования машинного обучения для алгоритмов ценообразования, где выявили недостатки существующих моделей и необходимость их адаптации. Применяя ML, удалось разработать 8 моделей с точностью от 57% до 87% и повысить выручку на 500-600 тыс. рублей в месяц. Основные выводы: ML не так сложен, требуется больше данных, и множество задач можно решать простыми линейными методами.