ПРИМЕНЉИВОСТ МОДЕЛА МАШИНСКОГ УЧЕЊА ПОМОЋУ НЕУРОНСКЕ МРЕЖЕ ЗА ПРЕДВИЂАЊЕ ПАРАМЕТАРА ТРЖИШТА ХРАНЕ - Dubovitski, Alexander; Klimentova, Elvira; Rogov, Matvei (Journal of process management and new technologies, 2022)
Предвиђање параметара тржишта хране је изазовно због волатилности потражње која зависи од многих фактора. У овој студији аутори су покушали да примене модел машинског учења на основу вишеструких података о тржишту хране. Као техника предвиђања изабрана је рекурентна неуронска мрежа у кутији. Информативни оквир чинили су подаци из 3200 америчких градова за период 2010-2012, одражавајући карактеристике које могу бити директно или индиректно повезане са ценом млечних производа. За предобраду података, проналажење аномалија, смањење димензионалности коришћени су модели: AdaBoost, LogisticRegression, SVM. Аналитичке акције обликовале су архитектуру неуронске мреже за употребу у предвиђању тржишта: две рекурентне неуронске мреже. Прво: 2 слоја са бидирецтионал Bidirectional GRU+Dropout. Друго: 3 слоја LSTM+Dropout + Attention са skip-layers. Његова употреба омогућава добијање модела предвиђања тражених параметара са квалитативним мерама валидационог узорка - R^=0,86. Применљивост изграђеног модела машинског учења разматрана је на примеру класичне пољопривредне производње са представљањем фаза примене таквог модела на нивоу предузећа.