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.
Добавить иллюстрации (beta)
Вы можете добавить изображения к проекту. Оплатите проект, дождитесь окончания генерации проекта, после чего выберите изображения.
Содержание
Введение
Основные методы машинного обучения
- Надзорное обучение
- Безнадзорное обучение
- Полу-надзорное обучение
Применение машинного обучения
- Обработка естественного языка
- Распознавание образов
- Медицинская диагностика
Технологии и инструменты машинного обучения
- TensorFlow
- Scikit-learn
- PyTorch
Проблемы и вызовы машинного обучения
- Переобучение
- Нехватка данных
- Интерпретируемость моделей
Заключение
Список литературы
Это демо версия проекта, оплатите чтобы сгенерировать файл Word. Время генерации 5 минут! Объем ~17 стр.