Наш проект по машинному обучению направлен на разработку модели предсказания спроса на товары в онлайн-магазине. Мы собираем и анализируем данные о продажах, погоде, праздниках и других факторах, которые могут влиять на спрос. Затем мы используем различные алгоритмы машинного обучения, такие как случайный лес и градиентный бустинг, для построения модели прогнозирования спроса. Наша цель - улучшить точность прогнозов и оптимизировать управление запасами, чтобы минимизировать потери от нехватки или избытка товаров. Мы также планируем интегрировать модель в систему управления складом для автоматического принятия решений о закупках и реализации.
Название: «Машинное обучение на 10 страниц»
Тип: Доклад
Объект исследования: Машинное обучение
Предмет исследования: Основные концепции и методы машинного обучения
Методы исследования: Анализ литературы, сравнительный анализ алгоритмов, эксперименты на данных
Научная новизна: Краткое и информативное изложение ключевых аспектов машинного обучения на небольшом объеме страниц
Цель проекта: Представить основные принципы и методы машинного обучения в доступной форме
Проблема: Недостаток доступной и понятной литературы по машинному обучению для начинающих
Целевая аудитория: Студенты, начинающие специалисты в области IT, люди интересующиеся машинным обучением
Задачи проекта:
1. Объяснить основные понятия машинного обучения
2. Представить популярные алгоритмы машинного обучения
3. Продемонстрировать примеры применения машинного обучения
Добавить иллюстрации (beta)
Содержание
- Определение машинного обучения
- Типы обучения: надзорное, ненадзорное, с подкреплением
- Примеры задач, решаемых с помощью машинного обучения
- Линейная регрессия
- Метод опорных векторов (SVM)
- Деревья принятия решений
- Рекомендательные системы
- Обработка естественного языка
- Классификация изображений
- Выбор и подготовка данных
- Оценка качества моделей
- Проблемы переобучения и недообучения