UMUMIY OVQATLANISH KORXONALARIDA MASHINAVIY OʻRGANISH USULLARI ORQALI TALABNI TAHLIL QILISHGA USLUBIY YONDASHULAR
Abstract
Maqolada ovqatlanish korxonalari (kafelar, restoranlar, korporativ oshxonalar) uchun talabni prognozlash hamda dinamik narxlashning nazariy va amaliy asoslari yoritiladi. Talab prognozida vaqt qatori yondashuvlari (ARIMA oilasi, TBATS), zamonaviy mashinaviy oʻrganish (Random Forest, Gradient Boosting, XGBoost/LightGBM) va chuqur oʻrganish (RNN/LSTM) modellari taqqoslanadi; tashqi omillar (ob-havo, ta'til va tadbirlar, menyu oʻzgarishlari, yetkazib berish kanallari)ni integratsiya qilish yoʻllari koʻrsatiladi. Dinamik narxlash boʻyicha kontekstual banditlar va mustahkamlovchi oʻrganish (RL) asosidagi algoritmlar, narx elastiklikni baholash, tez buziluvchi (perishable) zaxiralar va quvvat cheklovlari bilan bogʻliq optimallashtirish muammolari muhokama qilinadi. Amaliy boʻlimda ma'lumotlar quvuri, xatolik metrikalari, A/B sinovlar va adolat (fairness) cheklovlari uchun tavsiyalar beriladi.