Привет, Хабр.

Маркетинговая оптимизация, установка лимитов по портфелю кредитных продуктов, логистика и товарная аналитика, оптимизация производственных процессов, … — список применения методов математической оптимизации далеко не ограничивается перечисленными задачами, а методы оптимизации начали решать задачи бизнеса задолго до того, как науки о данных стали называться науками о данных.

С развитием адаптации технологий ML/DS можно ожидать рост популярности оптимизационных методов прежде всего за счет того, что решения бизнес задач становятся более комплексными. То есть, вместо того, чтобы сделать одну-две модели, которые выдают почти финальные решения, процесс принятия решения декомпозируется на отдельные составляющие компоненты, в которых есть место прогнозным моделям, а для самого принятия решения с учетом всех этих компонент и ограничений работает уже оптимизационная модель.

В статье поговорим о возможной постановке задачи оптимизации в банковской сфере и методах ее решения.

Привет, Хабр.

Эта статья посвящена методу долгосрочного прогнозирования временных рядов с помощью рядов Фурье [1-2]. Особенность подхода в том, что в отличие от классических методов прогнозирования и машинного обучения прогнозируется не сама неизвестная функция, а ее коэффициенты разложения в ряд Фурье. Далее по спрогнозированным коэффициентам Фурье восстанавливается неизвестная функция и делается прогноз ее значений на следующий период.

Внимание! Статья содержит множество формул.