Fashion trend prediction using machine learning techniques
Makine öğrenme teknikleri kullanarak moda trend tahminleme
- Tez No: 527687
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ KORHAN KARABULUT, PROF. DR. OĞUZ DİKENELLİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: makine öğrenmesi, moda trend tahminleme, denetimli ikili sınıflandırma, machine learning, fashion trend forecasting, supervised binary classification
- Yıl: 2018
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Yaşar Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 79
Özet
Bu çalışma, makine öğrenme tekniklerini kullanarak moda trend kavramlarını tahmin etme problemini ele almaktadır. Moda dünyasında moda kavramları sürekli ve hızla gelişmektedir. Bu kavramlar ya yeni moda kavramları ya da bir süredir görülmedikten sonra geri dönüş yapan önceki moda kavramları olabilmektedir. Son zamanlarda moda endüstrisindeki artan rekabet ile, bu yeni moda konseptlerinin trend olacağını tahmin edebilmek, rakiplerinden bir adım önde olmak isteyen tekstil şirketlerine büyük bir fırsat sunmaktadır. Bu çalışmanın temel amacı, gelişmekte olan trendleri yakalamak, teknik göstergelerini çıkarmak ve yeterli performans ile trend olma eğilimlerini tahmin etmek için Followl.io web uygulamasından elde edilen tekstil veri tabanını kullanmaktır. Bu çalışma için tahmin problemi denetimli ikili sınıflandırma olarak tanımlanmıştır. Farklı makine öğrenme yaklaşımlarının iyi bilinen sınıflandırıcıları en verimli performansı veren sınıflandırıcıları bulmak için değerlendirilmiş ve birbirleriyle karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak, en etkili performansı topluluk sınıflandırıcıları, özellikle de %67,9 doğrulukla Rastgele Orman sınıflandırıcısı sağlamıştır. Daha sonra topluluk yöntemleri çoğunluk oyu ile birleştirilmiş ve doğruluk %70.3'e kadar yükseltilmiştir.
Özet (Çeviri)
This study addresses the problem of forecasting fashion trend concepts using machine learning techniques. In the fashion world, fashion concepts are continuously and rapidly emerging. These concepts can be either be new fashion concepts or previous fashion concepts that are making a return after not being seen for some time. Recently, with the increasing competition in the fashion industry, forecasting of emerging fashion concepts that will be a trend has provided a great opportunity for the textile companies that want to get one step ahead of their competitors. The main objective of this study is to use the textile database acquired from Followl.io web application to recognize emerging trends, extract technical indicators and predict the likelihood of them becoming a trend with sufficient performance. The forecasting problem for this study is identified as supervised binary classification. Well-known classifiers of various machine learning approaches are evaluated and compared with each other in order to find the classifiers with the most efficient performance. As a result, the ensemble classifiers have provided the most efficient performances, especially the Random Forest classifier with 67.9% accuracy. The ensemble methods using majority voting are also employed and the accuracy increased up to 70.3%.
Benzer Tezler
- Perakende hazır giyim firmasında makine öğrenmesi yöntemleriyle satış tahmini
Sales forecasting in a retail fashion company using machine learning methods
ŞEYMA GÖNEN HALICI
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FERHAN ÇEBİ
- 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
- 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
- Meteorolojik kuraklık modellemesi ve Türkiye uygulaması
Meteorological drought modelling and application to Turkey
SEVİNÇ SIRDAŞ
Doktora
Türkçe
2002
Meteorolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMeteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZEKAİ ŞEN
- Exploring consumers' virtual garment fit satisfactions to predict their actual satisfactions
Sanal giysi duruşu memnuniyetinin gerçek giysi duruşu memnuniyetini tahmin etmek için kullanılması
EVRİM BÜYÜKASLAN
Doktora
İngilizce
2018
Tekstil ve Tekstil Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiTekstil Teknolojisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATMA KALAOĞLU