Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2124U001856, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Бакалаврська робота Назва роботи Використання машинного навчання для створення алгоритмів передбачення споживчого попиту і оптимізації запасів в роздрібних мережах Автор Ткаченко Дарина Володимирівна Дата публікації 01-01-2024 Постачальник інформації Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» Першоджерело https://ela.kpi.ua/handle/123456789/70040 Видання Київ Опис Дипломна робота: 81 с., 11 рис., 6 табл., 40 посилань, 1 додаток. Об'єктом дослідження є процеси прогнозування споживчого попиту на основі аналізу великих даних за допомогою нейронних мереж. Предметом дослідження є архітектури нейронних мереж та методи їх навчання, які застосовуються для аналізу та прогнозування споживчого попиту. Мета роботи полягає у розробці та дослідженні нейронної мережі для точного та надійного прогнозування споживчого попиту, що сприятиме покращенню аналітичних можливостей у сфері електронної комерції. В роботі розроблено та досліджено нейронну мережу для прогнозування споживчого попиту. Встановлено, що нейронна мережа має високу точність прогнозування, є надійним інструментом в електронній комерції для прийняття обґрунтованих рішень щодо ціноутворення. Проведено аналіз різних архітектур нейронних мереж, який показав глибокі нейронні мережі з конволюційними та рекурентними шарами, які найбільш ефективні для завдань прогнозування у динамічно змінюваних умовах ринку. Додано в НРАТ 2025-01-29 Закрити