Розробка моделі машинного навчання для прогнозування попиту нових продуктів на основі їхніх характеристик

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorПишнограєв, Іван Олександрович
dc.contributor.authorДудін, Владислав Володимирович
dc.date.accessioned2024-02-23T13:38:43Z
dc.date.available2024-02-23T13:38:43Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractМагістерська дисертація: 99 с., 6 рис., 22 табл., додаток, 45 посилань. Об’єкт дослідження – процеси виведення нових продуктів на ринок. Предмет дослідження – моделі машинного навчання для прогнозування попиту нових продуктів на основі характеристик даних продуктів. Мета роботи – пошук та дослідження моделей для прогнозування попиту нових продуктів на основі їхніх характеристик, розробка власної системи прогнозування попиту нових продуктів. Прогнозування нових продуктів є більш комплексною задачею, якщо порівнювати з прогнозуванням попиту на продукти, які вже присутні на ринку. Новизна та актуальність роботи полягає у розгляді нової системи прогнозування попиту нових продуктів, де основними ознаками при прогнозі виступають кількісні та якісні характеристики продуктів. На основі дослідження вже наявних систем пропонується комплексна система на основі моделей машинного навчання. Система прогнозування реалізована за допомогою мови програмування Python. Отримані результати свідчать про достатньо високу точність розробленої системи у порівнянні із аналогічними методами. Подальше дослідження може мати напрям покращення конфігурації системи під різні сегменти ринку, а також додавання більш гнучкого прогнозу (наприклад, квантилями). Роботу апробовано на міжнародній науково-практичній конференції.
dc.description.abstractotherMaster's thesis: 99 p., 6 figures, 22 tables, 1 appendix, 45 references. Research object – the processes of bringing new products to the market. Subject of research – machine learning models for forecasting the demand for new products based on the characteristics of these products. Purpose – to search and study models for predicting the demand for new products based on their characteristics, to develop our own system for predicting the demand for new products. Forecasting new products is a more complex task than forecasting demand for products that are already on the market. The novelty and relevance of the work lies in the consideration of a new system for forecasting the demand for new products, where the main features of the forecast are the quantitative and qualitative characteristics of products. Based on the study of existing systems, a comprehensive system based on machine learning models is proposed. The forecasting system is implemented using the Python programming language. The results obtained indicate a high accuracy of the developed system compared to similar methods. Further research could be directed towards improving the system configuration for different market segments, as well as adding a more flexible forecast (e.g., by quantiles). The results of research was tested at an international scientific and practical conference.
dc.format.extent99 с.
dc.identifier.citationДудін, В. В. Розробка моделі машинного навчання для прогнозування попиту нових продуктів на основі їхніх характеристик : магістерська дис. : 122 Комп'ютерні науки / Дудін Владислав Володимирович. - Київ, 2024. - 99 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/64927
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectпрогнозування попиту
dc.subjectпрогнозування нових продуктів
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectвипадкові ліси
dc.subjectкластеризація к-середнього
dc.subjectdemand forecasting
dc.subjectnew products forecasting
dc.subjectmachine learning
dc.subjectrandom forests
dc.subjectk-means clustering
dc.subject.udc004.896:519.862.7
dc.titleРозробка моделі машинного навчання для прогнозування попиту нових продуктів на основі їхніх характеристик
dc.typeMaster Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Dudin_magistr.pdf
Розмір:
2.81 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ШІ)
Магістерські роботи