Використання методів машинного навчання для прогнозування споживчого попиту в електронної комерції

Автор(и)

  • А. В. Іваненко Донецький національний університет імені Василя Стуса

Ключові слова:

машинне навчання, штучна нейронна мережа, глибоке навчання, прогнозування часових рядів, прогнозування споживчого попиту, електронна комерція

Анотація

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.

##submission.downloads##

Опубліковано

2025-10-13

Номер

2024-2025 н.р.

Розділ

Спеціальність 122 Комп’ютерні науки