Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://dspace.wunu.edu.ua/handle/316497/50350
Повний запис метаданих
Поле DCЗначенняМова
dc.contributor.authorНикитчук, Владислав Віталійович-
dc.date.accessioned2024-05-10T09:02:07Z-
dc.date.available2024-05-10T09:02:07Z-
dc.date.issued2023-
dc.identifier.citationНикитчук, В. В. Модуль прогнозування часу доставки товарів на основі машинного навчання = Module for predicting the time of delivery of goods based on machine learning : дипломний проєкт : спец. 122 – комп’ютерні науки освітньо-професійна програма – комп’ютерні науки / Владислав Віталійович Никитчук ; наук. керівник к.т.н., доц. Т. В. Лендюк. Тернопіль : ЗУНУ, 2023. 72 с.uk_UA
dc.identifier.urihttp://dspace.wunu.edu.ua/handle/316497/50350-
dc.description.abstractПояснювальна записка до дипломного проекту: 66с., 6 рис., 1 табл., 2 додатки, 55 джерел. Метою дипломного проекту є розробка та реалізація ефективного модуля прогнозування часу доставки товарів на основі машинного навчання. Об'єктом дослідження є процес прогнозування часу доставки товарів в електронній комерції. Предметом дослідження є методи та алгоритми класифікації, які застосовуються для прогнозування часу доставки товарів в електронній комерції. Розроблено та досліджено програмне забезпечення для модуля прогнозування часу доставки товарів на основі машинного навчання в сферу електронної комерції та логістики. Розроблений модуль дозволить покращити точність прогнозування, зменшити час доставки, знизити витрати на зберігання товарів та підвищити задоволення клієнтів. Компанії, які зможуть точно та швидко доставляти товари, матимуть конкурентну перевагу на ринку. Також результати дослідження можуть використовуватися для подальшого вдосконалення методів прогнозування часу доставки та розробки нових стратегій управління логістикою.uk_UA
dc.publisherТернопіль, ЗУНУuk_UA
dc.subjectпрогнозування часу доставкиuk_UA
dc.subjectмашинне навчанняuk_UA
dc.subjectлогістичні процесиuk_UA
dc.subjectелектронна комерціяuk_UA
dc.subjectоптимальний розподіл ресурсівuk_UA
dc.subjectdelivery time predictionuk_UA
dc.subjectmachine learninguk_UA
dc.subjectlogistic processesuk_UA
dc.subjectЕ-commerceuk_UA
dc.subjectoptimal resource allocationuk_UA
dc.titleМодуль прогнозування часу доставки товарів на основі машинного навчанняuk_UA
dc.title.alternativeModule for predicting the time of delivery of goods based on machine learninguk_UA
dc.typeThesisuk_UA
Розташовується у зібраннях:2023-2024 н. р.

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
Никитчук.pdf1.42 MBAdobe PDFПереглянути/Відкрити


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.