В то время как профессиональные аналитики всегда имели доступ к ресурсам и данным для прогнозирования будущих событий в своей отрасли, студент MBA Йогеш Сингх Катох помогает внести эту возможность, ну, ну, всем.
Йогеш Сингх Катох
Катох, который, как ожидается, закончит в мае из школы управления, работает с Shaya Sheikh, Ph.D., Доцент кафедры цепочки поставок и бизнес -аналитики в качестве научного сотрудника по повышению точности и скорости различных видов прогнозирования моделей — от тенденций фондового рынка и цен на жилье до результатов выборов и лауреатов премии Оскар.
Исследование объединяет традиционные модели прогнозирования с моделями машинного обучения, чтобы создать более точные прогнозы для цен на акции и громких событий с использованием анализа данных в реальном времени. Используя функцию чат -бота, любой — кто -то, кто заинтересован в информации, или просто старым любопытством — сможет ввести текстовую команду и выяснить, какие акции, скорее всего, будут работать хорошо или какая футбольная команда, скорее всего, выиграет следующий Суперкубок НФЛ.
«Эта модель сочетает в себе традиционное прогнозирование с современными методами глубокого обучения и методами машинного обучения для анализа исторических данных и текущих рыночных условий для прогнозирования», — говорит Катох. «Пользователи Chatbot могут внести значения фондового рынка, и модель покажет вам результаты. Вам не нужно просматривать код или знать, как он работает. Вы просто вкладываете значения, и это дает вам результаты».
Катох отмечает, что модель прогнозирования может быть адаптирована для анализа широкого спектра наборов данных, что позволяет ей предсказать результаты многих типов событий. «Эта гибкость означает, что модели прогнозирования и интерфейс чат-бота могут продолжать предоставлять ценные, интерпретируемые идеи, даже когда контекст переходит от цен на акции к другому событию с высокими ставками».
В другом проекте по прогнозированию машинного обучения Катох помогает в исследованиях шейха о системе прогнозирования цен на жилье, помогая с обработкой данных, уточнением модели и оценке результатов прогнозирования. Катох объясняет, что способность прогнозировать цены на жилье в режиме реального времени с высокой точностью, в том числе для покупателей и продавцов жилья, агентов по недвижимости, финансовых учреждений, городских планировщиков, страховых компаний и других.
Katoch также создает интерактивный инструмент, чтобы помочь предприятиям улучшить свои стратегии строительства.
«Например, — говорит Катох, — на рынке существуют различные строительные заявки. Как вы узнаете, какая идеальная цена на эту ставку, чтобы вы могли получить контракт на строительство и не иметь финансовых потерь в проекте? Я построил модель для калькулятора оптимизации ставок в качестве моего класса проекта».
Благодаря этому исследованию и техническому опыту, повышающему его перспективы на рынке труда, Катох с нетерпением ожидает своей карьеры после окончания учебы, надеясь в качестве финансового аналитика.
Наставник Катоха был доволен своим ростом в качестве исследователя, а также его будущим потенциалом.
«Критическое мышление и навыки программирования Йогеша в развитии нашего исследования прогнозирования цен на жилье и других проектов были исключительными», — говорит Шейх. «Его способность переводить идеи в практические приложения постоянно впечатляла».
