Demand prediction in clothing industry with using neural networks / Hazır giyim sektörü için tasarlanan modellerin beğenisinin yapay sinir ağları kullanılarak öngörülmesi

Abstract

Bu araştırma, moda tasarım şirketleri için bir moda danışmanı olarak kullanılabilecek bir yapay sinir ağı sunmaktadır. Bu çalışmada, makine öğrenme teknikleri moda alanında kullanılmıştır. Sinir ağları tekniğiyle geliştirilen bir yazılım, hazır giyim tasarım örneklerini kabul veya reddetmek için moda danışmanı olarak uygulanmıştır. Ayrıca, bu model, geri yayılımlı sinir ağı devresi ve SVM modeli kullanarak müşteri tercihlerini öğrenmektedir. Bu sinir ağı uygulaması, müşterinin geçmişinde tercih ettiği moda tarzına dayanarak, müşteriye özel olarak hazırlanan özel moda tasarımlarını puanlandırmaktadır. Skora göre, şirket; giyim tasarım örneğini inceleme süreci için müşterisine göndermeye veya göndermemeye karar verebilir ve bu karar şirkete zaman kazandırır ve kaynak harcamasını azaltır. Çalışmanın sonuçlarına göre, geri yayılım sinir ağı ve SVM modeli bir moda danışmanı olarak etkin bir şekilde kullanılabilir. This research presents an artificial neural network that can be used as a fashion consultant for fashion design companies. In this study, machine learning techniques have been employed in the fashion domain. A software application that using neural network has been implemented as a fashion consultant for accepting or rejecting garment design samples. Moreover, this model learns customer preferences through the usage of feed-forward neural network with backpropagation and SVM model. This neural network application scores the company's customized fashion designs based on its customer's preferred fashion style history of garment purchases. According to the score, the company can decide to send or not to send the garment design sample to its customer for the review process, which saves a lot of time and source for the company. Our study results demonstrate that feed forward neural network with backpropagation and SVM model can be used effectively as a fashion consultant.