Demand prediction in clothing industry with using neural networks

Abstract

Bu araştırma, moda tasarım şirketleri için bir moda danışmanı olarak kullanılabilecekbir yapay sinir ağı sunmaktadır. Bu çalışmada, makine öğrenme teknikleri modaalanında kullanılmıştır. Sinir ağları tekniğiyle geliştirilen bir yazılım, hazır giyimtasarım örneklerini kabul veya reddetmek için moda danışmanı olarak uygulanmıştır.Ayrıca, bu model, geri yayılımlı sinir ağı devresi ve SVM modeli kullanarak müşteritercihlerini öğrenmektedir. Bu sinir ağı uygulaması, müşterinin geçmişinde tercihettiği moda tarzına dayanarak, müşteriye özel olarak hazırlanan özel modatasarımlarını puanlandırmaktadır. Skora göre, şirket; giyim tasarım örneğini incelemesüreci için müşterisine göndermeye veya göndermemeye karar verebilir ve bu kararşirkete zaman kazandırır ve kaynak harcamasını azaltır. Çalışmanın sonuçlarına göre,geri yayılım sinir ağı ve SVM modeli bir moda danışmanı olarak etkin bir şekildekullanılabilir.

This research presents an artificial neural network that can be used as a fashionconsultant for fashion design companies. In this study, machine learning techniqueshave been employed in the fashion domain. A software application that using neuralnetwork has been implemented as a fashion consultant for accepting or rejectinggarment design samples. Moreover, this model learns customer preferences throughthe usage of feed-forward neural network with backpropagation and SVM model. Thisneural network application scores the company's customized fashion designs based onits customer's preferred fashion style history of garment purchases. According to thescore, the company can decide to send or not to send the garment design sample to itscustomer 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 backpropagationand SVM model can be used effectively as a fashion consultant.