Bueno, no conozco el algoritmo dinámico de fijación de precios: busqué en Google un poco y encontré un artículo sobre el mismo.
Página en google.co.in
El documento habla sobre varios algoritmos de precios dinámicos. Sin embargo, no aborda el algoritmo en el panorama de big data.
Estoy seguro de que una vez que comprenda el algoritmo, no debería ser muy difícil convertirlo en mapreduce, si planea hacerlo en hadoop.
También sugeriré buscar en mahout, ya que proporciona muchos algoritmos primitivos de álgebra lineal y aprendizaje automático.
- Según muchas personas, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático son las principales razones de los despidos de trabajo de TI. ¿Qué trabajos han sido reemplazados por estas disciplinas?
- ¿Cuál es la ventaja de tener en cuenta la curvatura al optimizar las redes neuronales profundas?
- ¿Cuáles son los requisitos previos para aprender Oracle Apps Technical?
- Cómo usar el aprendizaje automático en IoT Hardware Security
- Hay muchas distribuciones de probabilidad presentes en las estadísticas, ¿cómo debería uno usarlas? En general, veo personas que usan distribución gaussiana en algoritmos de aprendizaje automático.
Sin embargo, me temo que estas soluciones no producirán soluciones rápidas, si ese es el requisito. Si el requisito es tener una solución casi en tiempo real, entonces Spark puede ser un buen candidato para la evaluación.
Volveré a la publicación cuando tenga tiempo y termine de leer el artículo. Mientras tanto, si tiene alguna otra pregunta específica, no dude en comunicarse.
Gracias.
