Применение методов машинного обучения в ценообразовании (A.М. Долгов, И.Н. Люкевич, М. Долгов, журнал "Вестник Алтайской академии экономики и права", N 4 (часть 1), апрель 2022 г.)

Долгов А.М., Люкевич И.Н., Долгов В.М. Применение методов машинного обучения в ценообразовании

A.М. Долгов - Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Санкт-Петербург

И.Н. Люкевич - Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Санкт-Петербург

М. Долгов - Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Санкт-Петербург

Исследуется механизм машиного обучения и его использование в области ценообразования. Проведен анализ исследований в области машинного обучения и применения машинного обучения в ценообразовании, в частности. Рассмотрены принципы работы различных методов машинного обучения, отличительные особенности методов и их сферы применения. Даны характеристики различных методов машинного обучения. Показано как выбрать метод машинного обучения наиболее приемлемый для выполнения поставленной задачи на примере ценообразования на примере рынка бытовой техники. В данной работе рассмотрены наиболее перспективные модели определения цены с использованием машинного обучения и представлен алгоритм по использованию инструмента машинного обучения в ценообразовании.

Ключевые слова: Ценообразование, машинное обучение, нейросети, цифровая экономика, искусственный интеллект.

Dolgov A.M., Lyukevich N., Dolgov V.M. Application of machine learning methods in pricing

A.M. Dolgov - Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University, Saint Petersburg

N. Lyukevich - Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University, Saint Petersburg

V.M. Dolgov - Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University, Saint Petersburg

The mechanism of Machine learning and its use in the field of pricing are investigated. The analysis of research in the field of machine learning and the application of machine learning in pricing, in particular, is carried out. The principles of operation of various machine learning methods, distinctive features of the methods and their scope of application are considered. The characteristics of various machine learning methods are given. It is shown how to choose the most appropriate machine learning method for performing the task on the example of pricing on the example of the household appliances market. In this paper, the most promising models for determining prices using machine learning are considered and an algorithm for using a machine learning tool in pricing is presented.

Keywords: Pricing, machine learning, neural networks, digital economy, artificial intelligence.