Рецензия
Текст рецензии:
Рецензия на статью «Алгоритмы машинного обучения в задаче динамического ценообразования депозитов», авторы Багиян Н.К., Пильник Н.П.
1. Результаты не представляют существенного интереса для специалистов по машинному обучению и анализу данных. Более того, введение написано таким образом, что складывается впечатление, что статья посвящена банковскому делу, что не вполне соответствует тематике журнала. Следовало бы актуальность статьи связать с используемым методом машинного обучения, т.е. упор сделать на те направления, по которым журнал принимает статьи.
2. Статья, на мой взгляд, недостаточно хорошо структурирована. В частности, не понятно, какую роль играет материал и обозначения, представленные в разделах «Online Network Revenue Management using Thompson Sampling» и «Dynamic Pricing on E-commerce Platform with Deep Reinforcement Learning», в дальнейшем изложении.
3. В работе много опечаток и неясных обозначений. Например,
- в формуле (2) непонятно, что такое \tau и \revenue;
- в разных частях статьи величина Y обозначает то бинарную переменную, то ставку банка, например, в формулах (4) и (6). Более того, это происходит в рамках одного раздела, что совершенно не помогает пониманию изложения;
- вектор признаков F должен быть более подробно описан;
- что такое Q функция (см. стр. 9)
- задача максимизации так, как она записана в (8), имеет очевидное решение p=1, нужно объяснять более подробно постановку задачи.
Кроме того,
- Выражение «ставка, предлагаемая клиенту, меньше ставки фондирования» -- нужно это объяснить читателю, не знакомому с особенностями банковского дела, так как с точки зрения здравого смысла получается, что банк будет работать в убыток.
- Экспериментальная часть описана недостаточно подробно, есть вопросы к описанию данных (размер выборки и т.п.),
- используются алгоритмы, не описанные ранее и без ссылок на работы, где они могут быть описаны.
- нужно доказать, что результаты были статистически значимы, а не просто написать об этом.
- Статья не предлагает новых методов машинного обучения. Новизна результатов лимитирована.
Вывод:
Направление исследований, возможно, имеет потенциал, но в настоящем виде статья не может быть опубликована в журнале. Рекомендую отклонить.
- 185 reads