بهینه سازی پیش بینی قیمت الماس با استفاده از یادگیری عمیق و مدلهای مبتنی بر داده

پیشبینی قیمت الماس از مسائل کلیدی در صنعت جواهرات و تجارت سنگهای قیمتی است. قیمت الماس تحت تاثیر عوامل متعددی مانند وزن، رنگ، شفافیت و کیفیت تراش قرار دارد که روابط پیچیده و غیرخطی میان آنها مدل سازی دقیق را دشوار می سازد. روش های سنتی مبتنی بر رگرسیون و مدل های آماری به دلیل ناتوانی در یادگیری الگوهای پیچیده موجود در داده ها، دقت کافی در تخمین قیمت ندارند. از سوی دیگر، یادگیری عمیق با قابلیت استخراج ویژگی های پنهان و مدل سازی روابط غیرخطی، ابزار قدرتمندی برای بهبود پیشبینی قیمت ارائه می دهد. در این پژوهش، با استفاده از مجموعه داده قیمت الماس کاگل، یک مدل یادگیری عمیق طراحی و ارزیابی شده است که با بهره گیری از شبکه های عصبی عمیق، قیمت الماس را با دقت باالتری نسبت به روش های سنتی تخمین می زند. نتایج نشان می دهد که این مدل قادر به کاهش خطای پیشبینی و بهبود عملکرد در مقایسه با الگوریتم های کلاسیک است. این پژوهش می تواند به فعالان صنعت جواهرات و سرمایه گذاران در تصمیم گیری بهتر کمک کند و چارچوبی برای مدل سازی دقیق تر قیمت گذاری الماس ارائه دهد.

کلیدواژه ها:

پیش بینی قیمت الماس ، یادگیری عمیق ، مدل سازی داده محور ، بهینه سازی قیمت