Цель проекта - разработка виртуального консультанта на основе нейронных сетей, который даст качественную рекомендацию по подбору парфюмерно-декоративных средств и продуктов и упростит процесс выбора товара.

Разработанный сервис на основе методов машинного обучения позволит увеличить товарооборот сетям магазинов и отечественным брендам парфюмерно-декоративной отрасли за счет знакомства покупателей с новой продукцией отечественного производства и не только, которые ранее они не приобретали, чтобы разнообразить их опыт и познакомить с новыми брендами.

Также, алгоритмы рекомендательной системы расскажут покупателям о продукции, которая потенциально может быть им интересна с учетом прошлых покупок и популярности у других покупателей.

Разработка будет проводиться с использованием языка программирования python3.

Библиотеки для разработки и тренировки нейронной сети - tensorflow, keras, numpy.

Будет использоваться база данных mysql server.

Будет подготовлена база данных со всеми продуктами. К ней будет прикреплена нейронная сеть, задача которой на основе опроса предлагать товар из базы.

Обучение будет проходить при открытом тестировании - пользователь после прохождения обучения будет предлагать свой вариант, который ему понравился из всей базы.

После 20 000 опросов алгоритм нейронной сети можно будет считать обученной т.к. ее эффективность будет превышать 90 процентов.

В процессе производственного использования (в продакшене) нейронная сеть может дообучать себя, при поступлении в базу новых данных.

В перспективе стоит задача адаптировать алгоритм и вопросы к нему для интеграции с любым видом товара.

На страницу проекта