Demand prediction in clothing industry with using neural networks
Hazır giyim sektörü için tasarlanan modellerin beğenisinin yapay sinir ağları kullanılarak öngörülmesi
- Tez No: 486789
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET SÜLEYMAN ÜNLÜTÜRK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Yaşar Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 69
Özet
Bu araştırma, moda tasarım şirketleri için bir moda danışmanı olarak kullanılabilecek bir yapay sinir ağı sunmaktadır. Bu çalışmada, makine öğrenme teknikleri moda alanında kullanılmıştır. Sinir ağları tekniğiyle geliştirilen bir yazılım, hazır giyim tasarım örneklerini kabul veya reddetmek için moda danışmanı olarak uygulanmıştır. Ayrıca, bu model, geri yayılımlı sinir ağı devresi ve SVM modeli kullanarak müşteri tercihlerini öğrenmektedir. Bu sinir ağı uygulaması, müşterinin geçmişinde tercih ettiği moda tarzına dayanarak, müşteriye özel olarak hazırlanan özel moda tasarımlarını puanlandırmaktadır. Skora göre, şirket; giyim tasarım örneğini inceleme süreci için müşterisine göndermeye veya göndermemeye karar verebilir ve bu karar şirkete zaman kazandırır ve kaynak harcamasını azaltır. Çalışmanın sonuçlarına göre, geri yayılım sinir ağı ve SVM modeli bir moda danışmanı olarak etkin bir şekilde kullanılabilir.
Özet (Çeviri)
This research presents an artificial neural network that can be used as a fashion consultant for fashion design companies. In this study, machine learning techniques have been employed in the fashion domain. A software application that using neural network has been implemented as a fashion consultant for accepting or rejecting garment design samples. Moreover, this model learns customer preferences through the usage of feed-forward neural network with backpropagation and SVM model. This neural network application scores the company's customized fashion designs based on its customer's preferred fashion style history of garment purchases. According to the score, the company can decide to send or not to send the garment design sample to its customer for the review process, which saves a lot of time and source for the company. Our study results demonstrate that feed forward neural network with backpropagation and SVM model can be used effectively as a fashion consultant.
Benzer Tezler
- Otomotiv döküm parça talep tahmininin yapay sinir ağları ile modellenmesi ve arıma yöntemi ile karşılaştırmalı analizi
Modeling automotive casting part demand forecasting with artificial neural networks and comparative analysis with arima method
SELİNAY KAYALI
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MERVE CENGİZ TOKLU
- Trend forecast and collection management in apparel retail
Moda perakende sektöründe trend tahmini ve koleksiyon planlama
RAMAZAN ARKAN
Doktora
İngilizce
2022
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKadir Has ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ESRA AĞCA AKTUNÇ
PROF. DR. AHMET DENİZ YÜCEKAYA
- Sales forecasting in fashion retail industry with classical and machine learning methods
Moda perakendesi sektöründe klasik ve makine öğrenmesi metodları ile satış tahmini
HANİFE IŞIK
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Ekonomiİstanbul Teknik ÜniversitesiEkonomi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TOLGA YURET
- Hazır giyim sektöründe marka tercihlerinin Markov zincirleri ile tahmini
Forecasting brand preferences in the apparel industry with Markov chains
YELİZ ŞAFAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
İstatistikOndokuz Mayıs Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. VEDAT SAĞLAM
- Kimyasal oksijen ihtiyacı deşarj limitlerinin sağlanmasında inert ve mikrobiyal ürünlerin rolü: Organize sanayi bölgesi örneği
The role of inert and microbial products in meeting discharge limits of chemical oxygen demand: Case of organized industrial zone
AYÇA KILIÇARPA
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAYRETTİN GÜÇLÜ İNSEL