Використання методів машинного навчання для прогнозування споживчого попиту в електронної комерції

Abstract

У кваліфікаційній (магістерській) роботі досліджені методи машинного навчання для вирішення задачі прогнозування споживчого попиту. Результатом роботи є розробка гібридної моделі нейронної мережі для прогнозування попиту, яка б допомагала у плануванні логістичної діяльності підприємств у сфері електронної комерції.