Termékkeresleti anomáliák felfedezése tanuló algoritmusok segítségével

OData támogatás
Konzulens:
Dr. Szűcs Gábor
Távközlési és Médiainformatikai Tanszék

Napjainkban egyre több helyen van jelen a gépi tanulás, ez alól pedig nem lehet kivétel az üzleti szféra sem. A térnyerés oka a felhasználhatóságban rejlik, ugyanis a gépi tanulás rengeteg különféle területen bevethető mégpedig nagy hatékonysággal.

A diplomámban az idősorok változásainak követésére használom fel a gépi tanulást, ami kiterjed a trend és szintváltások illetve anomáliák detektálására is.

Jelen dolgozatban egy olyan rendszer megalkotása a cél, mely képes az anomáliákat felismerni felbukkanásuk pillanatába. Egy ilyen rendszer felépítése során fontos szerepet játszik az adatok megértése és előkészítése, éppen ezért erre nagy hangsúlyt fektettem.

A dolgozatomban valós üzleti adatokon dolgozom, ami az SAP egyik partnerének éles rendszeréből származik, az idősorok pedig rendelési adatokat tartalmaznak.

Az elvégzendő feladatot osztályozási problémaként kezeltem, ehhez azonban egy automatikus annotáló eljárást is ki kellet dolgoznom. Az osztályozási feladat megoldásához a széles körben alkalmazott SVM osztályozó algoritmust használtam fel.

Letölthető fájlok

A témához tartozó fájlokat csak bejelentkezett felhasználók tölthetik le.