Использование машинного обучения для прогнозирования спроса на строительную технику

Данный проект направлен на прогнозирование спроса на строительную технику с использованием методов машинного обучения. Для этого будет использоваться исторические данные о продажах и аренде строительной техники, а также различные факторы, влияющие на спрос (например, сезонность, экономические показатели и т.д.). С помощью алгоритмов машинного обучения, таких как регрессия или нейронные сети, будет построена модель, способная предсказывать будущий спрос на строительную технику. Это позволит компаниям, занимающимся арендой или продажей строительной техники, оптимизировать свои запасы и планировать производственные процессы более эффективно.

Объект исследования: спрос на строительную технику

Предмет исследования: прогнозирование спроса с использованием машинного обучения

Методы исследования: анализ данных, построение моделей машинного обучения, оценка точности прогнозов

Научная новизна: применение методов машинного обучения для прогнозирования спроса на строительную технику

Цель проекта: разработать модель прогнозирования спроса на строительную технику с использованием машинного обучения

Проблема: неэффективное планирование производства и поставок из-за неадекватного прогнозирования спроса

Целевая аудитория: производители строительной техники, дистрибьюторы, ритейлеры, логистические компании

Задачи проекта:
1. Сбор и анализ исторических данных о спросе на строительную технику
2. Построение моделей машинного обучения для прогнозирования спроса
3. Оценка точности и эффективности разработанных моделей
4. Внедрение разработанных прогнозов в практику планирования и управления производством