dir. (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Ciències de la Computació)
| Títol variant: |
Análisis de técnicas Machine Learning para la estimación de medidas corporales |
| Títol variant: |
Analysis of Machine Learning techniques for body measurements estimation |
| Data: |
2014-06-30 |
| Resum: |
Actualment, la majoria d'empreses de moda proporcionen una botiga virtual per a realitzar compres online. "Considerant diferents estudis, la taxa de devolució de roba a causa de no encertar la talla del producte escollit és molt elevada. " Així, doncs, en aquest document ens centrarem en millorar l'experiència d'usuari per a la compra de samarretes, tot implementant un sistema per a predir la talla d'un home en funció de la seva edat, pes i alçada. Aquesta implementació es realitzarà utilitzant tècniques de Machine Learning i Data Mining com el Feature Selection per l'anàlisi de les característiques més representatives, o el Deep Learning per a la predicció de talles. Després de tot l'anàlisi realitzat, hem arribat a la conclusió que l'edat, el pes i l'alçada són característiques que la majoria d'empreses utilitzen, però, no pel seu alt valor representatiu, sinó per la seva simplicitat. Quant al sistema implementat, podem destacar que proporciona prou bons resultats, com per evitar les despeses que tenen les empreses en la devolució de roba, quasi en la seva totalitat. |
| Resum: |
Actualmente, la mayoría de empresas de moda proporcionan una tienda virtual para realizar compras online. Según distintos estudios la tasa de retorno de ropa a causa de no acertar en la talla del producto elegido es muy elevada. Es por eso que en este documento nos centramos en mejorar la experiencia de usuario para la compra de camisetas, implementando un sistema para predecir la talla de un individuo varón en función de su edad, peso y altura. Esta implementación se realizará utilizando técnicas de Machine Learning y Data Mining como son Feature Selection para el análisis de las características más representativas del cuerpo humano o Deep Learning para la predicción de las tallas. Después de todo el análisis realizado, hemos llegado a la conclusión de que la edad, el peso y la altura son características que la mayoría de empresas usan, no gracias a su alto valor representativo dentro del cuerpo humano, sino a causa de su simplicidad. En cuanto al sistema implementado, podemos destacar que proporciona resultados gratamente buenos como para evitar el gasto que tienen las empresas en la devolución de ropa, casi en su totalidad. |
| Resum: |
Nowadays, a great number of companies provide a virtual shop to buy products online. Based on different analysis, the return ratio of clothes because of mistakes in chosing the right size is so high. As a consecuence of that, in this paper we will focus on improving the user experience for buying t-shirts by implementing a system to predict male t-shirt size through his age, weight and height. This implementation will use some Machine Learning and Data mining techniques such as Feature Selection, to analyze the most representative human measures and Neural Network to predict t-shirt sizes. After doing the whole analysis, we get to the conclusión that age, weight and height are features that most of the companies are using to predict, not because of its representative value in the human body, but because of its simplicity. About the implemented system, we can emphasize that the method is suitable for preventing almost all expenses that companies have because of clothes reimbursement. |
| Drets: |
Aquest document està subjecte a una llicència d'ús Creative Commons. Es permet la reproducció total o parcial i la comunicació pública de l'obra, sempre que no sigui amb finalitats comercials, i sempre que es reconegui l'autoria de l'obra original. No es permet la creació d'obres derivades.  |
| Llengua: |
Castellà |
| Titulació: |
Grau en Enginyeria Informàtica [2502441] |
| Pla d'estudis: |
Enginyeria Informàtica [958] |
| Document: |
Treball final de grau ; Text |
| Àrea temàtica: |
Menció Computació |
| Matèria: |
Mineria de dades ;
Clusterització ;
Xarxa Neuronal Artificial ;
Deep Learning ;
K-means ;
Regressió Lineal ;
Màquina de Vectors de Suport (MVS) ;
Mineria de datos ;
Clusterización ;
Red Neuronal Artificial ;
Regresión Lineal ;
Máquina de Vectores de Soporte (MVS) ;
Data Mining ;
Clustering ;
Artificial Neural Network ;
Linear Regression ;
Support Vector Machines (SVM) |
visitant ::
identificació
dir. (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Ciències de la Computació)
