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  • 标题:Melhoria da categorização de produtos a partir do uso de algoritmos de aprendizado de máquina e medidas de similaridade
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  • 作者:Maicom Sergio Brandão ; Moacir Godinho-Filho ; Walther Azzolini Junior
  • 期刊名称:Revista Produção Online
  • 印刷版ISSN:1676-1901
  • 出版年度:2021
  • 卷号:21
  • 期号:4
  • 页码:2093-2124
  • DOI:10.14488/1676-1901.v21i4.4483
  • 语种:Portuguese
  • 出版社:Departamento de Engenharia de Produção e Sistemas
  • 摘要:O cadastro de produtos é uma atividade primária e essencial de qualquer negócio, mas pode estar cercada por várias armadilhas quando é feitaexclusivamente de forma manual, pois inconsistências nos cadastros podem gerar análises incorretas sobre o negócio, resultando emdecisões equivocadas. Nesse sentido, o uso de técnicas de aprendizado demáquina pode contribuir para melhorar esse processo. O presente estudo avaliou o uso de diferentes algoritmos e estratégias de aprendizado de máquina em uma atividade de categorização de produtos a partir de suas descrições em uma empresa com alta frequênciade criação de novos produtos. Um novo processo foi sugerido a partirda escolha do melhor algoritmo, que apresentou potencial para a redução de erros e revisou o tipo de processo de totalmente manual para semiautomatizado. Além do ganho específico parao caso analisado, o artigo também apresenta o caminho de construção, validação e escolha de modelos de aprendizado, o que contribui para a reprodutibilidade em outros contextos.
  • 关键词:Cadastro de produtos; Aprendizado de máquina; Árvore de decisão; Redes Neurais; Naive Bayes
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