Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/67514
Название: Machine learning of the global consumer market
Авторы: Солиев, Искандар Бегалиевич
Научный руководитель: Губин, Евгений Иванович
Ключевые слова: машинное обучение; искусственный интеллект; прогнозирование; временная последовательность; глобальный рынок; предсказатель; machine learning; artificial intelligence; forecasting; time series; global market; prophet
Дата публикации: 2021
Библиографическое описание: Солиев И. Б. Machine learning of the global consumer market : магистерская диссертация / И. Б. Солиев ; Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ), Инженерная школа информационных технологий и робототехники (ИШИТР), Отделение информационных технологий (ОИТ) ; науч. рук. Е. И. Губин. — Томск, 2021.
Аннотация: Научная работа посвящена на внедрении базовых технологий машинного обучения для глобального потребительского рынка. В результате был создан научный проект с использованием современных технологий, таких как Oracle, Microsoft Power BI и Python. Для прогнозирования общей прибыли мирового рынка был предложен алгоритм адаптивного машинного обучения, основанный на исторических данных и выполнении исследовательского анализа данных для определения прибыльного способа продажи продуктов.
Scientific work devoted to the implementation of basic machine learning technologies for the global consumer market. As a result, a science project was built using modern data science technologies such as Oracle, Microsoft Power BI, and Python. An adaptive machine learning algorithm was proposed to predict the total profit of global market, which based on historical data and performing of Exploratory Data Analysis to determine a profitable way to sell products.
URI: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/67514
Располагается в коллекциях:Магистерские диссертации

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
TPU1173801.pdf2,93 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.