Sökning: "machine learning logistik"

Visar resultat 1 - 5 av 50 uppsatser innehållade orden machine learning logistik.

1. 1. Optimizing Flight Ranking:A Machine Learning Approach : Applying Machine Learning to Upgrade Flight Sorting and User Experience

   M1-uppsats, KTH/Hälsoinformatik och logistik

   Författare :Habib Jabeli; [2024]
   Nyckelord :Machine Learning; Flight Comparison; Flygresor.se; Neural Networks; Flight Ranking; Random Forest; XGBoost;

   Sammanfattning : Flygresor.se, a leading flight comparison platform, uses machine learning to rankflights based on their likelihood of being clicked. The main goal of this project was toimprove this flight sorting to obtain a better user experience. The platform's existingmodel is based on a neural network approach and a limited set of features. LÄS MER

3. 2. Undersökning av metoder för automatiserad kontinuerlig datautvinning av IoT-data för att utvinna funktioner

   M1-uppsats, KTH/Hälsoinformatik och logistik

   Författare :Erik Järte; [2024]
   Nyckelord :IoT; user data; machine learning; visualization; data analysis; IoT; användardata; maskininlärning; visualisering; dataanalys;

   Sammanfattning : Företaget Cake har idag inte en komplett bild över hur dess fordon används. Därför samlar företaget idag upp användardata i en förhoppning om att kunna analysera denna data för att få insikter över hur dess produkter används och vad de ska satsa på i framtiden. LÄS MER

4. 3. Dynamik och tillförlighet i finansiell prognostisering : En analys av djupinlärningsmodeller och deras reaktion på marknadsmanipulation

   M1-uppsats, KTH/Hälsoinformatik och logistik

   Författare :Aya Zawahri; Nanci Ibrahim; [2024]
   Nyckelord :LOB; market manipulation; spoofing; layering; DeepLOB; DeepLOB-Attention; TCN; DeepLOB-seq2seq; DTNN; ITCH; parsing.; LOB; marknadsmanipulation; spoofing; layering; DeepLOB; DeepLOB-Attention; TCN; DeepLOB-seq2seq; DTNN; ITCH; parsing.;

   Sammanfattning : Under åren har intensiv forskning pågått för att förbättra maskininlärningsmodellers förmåga att förutse marknadsrörelser. Trots detta har det, under finanshistorien, inträffat flera händelser, såsom "Flash-crash", som har påverkat marknaden och haft dramatiska konsekvenser för prisrörelserna. LÄS MER

5. 4. Sales forecasting for supply chain using Artificial Intelligence

   Master-uppsats, KTH/Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS)

   Författare :Vaibhav Mittal; [2023]
   Nyckelord :AI; sales forecasting; supply chain; predictive analytics; AI; försäljningsprognoser; supply chain; predictiv analys;

   Sammanfattning : Supply chain management and logistics are two sectors currently experiencing a transformation thanks to the advent of AI(Artificial Intelligence) technologies. Leveraging predictive analytics powered by AI presents businesses with novel opportunities to streamline their operations effectively. LÄS MER

7. 5. Metod för ett automatiserat frågebesvarande i det svenska språket

   M1-uppsats, KTH/Hälsoinformatik och logistik

   Författare :Kristian Penna; [2023]
   Nyckelord :question answering; natural language processing; artificial intelligence; machine learning; deep learning; artificial neural networks; transformer; BERT; sentence transformers; semantic textual similarity; frågebesvarande; språkteknologi; artificiell intelligens; maskininlärning; djupinlärning; artificiella neurala nätverk; transformer; BERT; sentence transformers; semantisk textlikhet;

   Sammanfattning : I ärendehanteringssystem utgör avslutade ärenden en värdefull datamängd bestående av par av frågor och svar som organisationer med rätt metoder kan dra nytta av för att utvinna fördelar. I denna studie har en Sentence Transformers-modell blivit finjusterad för question answering som tillsammans med en datamängd från ett ärendehanteringssystem automatiskt kan besvara organisationsspecifika frågor i det svenska språket. LÄS MER