О проекте

Программа динамического ценообразования для бутик-отелей. Система ежедневно рассчитывает оптимальные цены, позволяя отелю увеличивать доход без затрат на привлечение новых гостей и сохраняя уникальный бутиковый стиль.

Задача

Разработать динамическую математическую модель на основе LSTM (Long Short-Term Memory) для автоматического расчета целевой цены номера.

Ключевые требования:

• Определить систему коэффициентов, их взаимосвязь и влияние на итоговую цену
• Разработать формулы расчета с учетом временных рядов (история загрузки, цен, сезонность)
• Формализовать правила работы модели (триггеры, ограничения, чувствительность)
• Интегрировать существующую бизнес-логику в математические выражения
• Оптимизировать функции потерь для обучения LSTM

Требования к исполнителю:

• Глубокое понимание машинного обучения и нейронных сетей (LSTM/RNN)
• Опыт работы с временными рядами и прогнозированием
• Умение математически формализовать бизнес-процессы
• Знание Python (TensorFlow/PyTorch, pandas, numpy)

Этапы работы:

1. Анализ - изучение текущей логики ценообразования и доступных данных
2. Формализация - перевод правил в математические формулы и модели
3. Создание прототипа - разработка LSTM модели с корректными слоями
4. Тестирование - проверка на ретро-данных и валидация точности
5. Финализация - подготовка документации по коэффициентам и расчетам