Построение модели машинного обучения для поиска кода товара по текстовому описанию : магистерская диссертация

Abstract

Цель работы – разработка модели машинного обучения для автоматического сопоставления описаний продуктов, представленных в текстовом виде с внутренними кодами компании. Объект исследования – бизнес-процесс сопоставления описаний продуктов с внутренними кодами компании. Методы исследования: предварительная обработка данных, анализ данных, выбор и обучение модели машинного обучения, оценка производительности модели. Результаты работы: разработана и обучена модель машинного обучения на основе алгоритма CatBoost для автоматического сопоставления описаний продуктов с внутренними кодами компании. Модель показала высокую точность и полноту при тестировании. Созданная модель машинного обучения внедрена в продуктивное использование компании АО «Сони Электроникс» и позволяет сокращать ресурсы аналитиков в существенном объеме. Выпускная квалификационная работа выполнена в текстовом редакторе Microsoft Word и представлена в электронном и печатном виде.

The goal of the work is to develop a machine learning model for automatically comparing product descriptions presented in text form with the company’s internal codes. The object of study is the business process of comparing product descriptions with internal company codes. Research methods: data preprocessing, data analysis, selection and training of a machine learning model, evaluation of model performance. Results of the work: a machine learning model based on the CatBoost algorithm was developed and trained to automatically compare product descriptions with internal company codes. The model showed high accuracy and completeness during testing. The created machine learning model has been put into productive use by Sony Electronics JSC and makes it possible to reduce analyst resources to a significant extent. The final qualifying work was completed in the text editor Microsoft Word and presented in electronic and printed form.