Динамическое ценообразование является современным подходом к ценообразованию в ритейле. Оно напрямую связано с моделированием спроса, что позволяет проводить оптимизацию цен на будущий период. В этой задаче популярным решением является использование машинного обучения, однако, есть мнение, что Reinforcement Learning (а именно, многорукие бандиты), способны выступить сильной альтернативой моделям ML для динамического ценообразования. Но так ли это на самом деле? Попробуем разобраться в этой статье, держа в уме практические аспекты.
