랜덤 포레스트 회귀자를 이용한 판매예측 서비스

Q: 이 논문에서 정의한 판매예측 서비스란 무엇인가?

판매예측 서비스는 소상공인들의 재고 파악을 돕기 위해 인공지능, 특히 랜덤 포레스트 모델을 활용하여 상품의 예상 판매량을 정확하게 도출하는 시스템이다. 이는 기존 POS 시스템과 연동되어 판매 데이터를 자동으로 기록하고, 예측값을 통해 재고 잉여 및 부족 비용을 최소화하여 효율적인 재고 관리를 가능하게 한다.

Q: 랜덤 포레스트 회귀자가 다른 회귀 모델보다 판매량 예측에 더 적합한 이유는 무엇인가?

연구 결과, 랜덤 포레스트 회귀자는 선형회귀, 릿지, 라쏘, GBoost 모델과 비교했을 때 RMSLE 값이 가장 작게 나타나 예측 오차가 가장 적었다. 또한, 실제 판매 데이터를 가장 잘 따라가는 예측값 그래프 형태를 보여주어, 다른 회귀 분석 모델들보다 우수한 성능을 입증하였다.

권소영; 김기진; 김지현; 노세린; 최지원; 고병철

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저자정보: 권소영 (계명대학교) 김기진 (계명대학교) 김지현 (계명대학교) 노세린 (계명대학교) 최지원 (계명대학교) 고병철 (계명대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2021 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

발행연도: 2021.6

수록면: 1,780 - 1,782 (3page)

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본 논문에서는 소상공인들에게 편리한 재고 파악을 위한 판매예측 서비스와 이를 위해 활용된 랜덤 포레스트 모델을 이용한 판매예측 시스템을 소개한다. 기존에는 판매자들의 역량으로 재고를 관리해왔지만, 재고 잉여 비용과 재고 부족 비용이 발생하기에 기존의 방법은 상당히 제한적이다. 따라서 본 논문에서 제안하는 판매예측 서비스는 적절한 재고 구비에 인공지능을 도입함으로써 보다 정확한 판매예측 수치 ... 전체 초록 보기

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2021-569-001867725

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상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
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	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

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