Melhoria da categorização de produtos a partir do uso de algoritmos de aprendizado de máquina e medidas de similaridade

Producao Online

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Maicom Sergio Brandão¹  Moacir Godinho-Filho¹  Walther Azzolini Junior²  Bruna Christina Battissacco²  Josadak Astorino Marçola³ 

[1] Universidade Federal de São Carlos;Universidade de São Paulo;Universidade Paulista

关键词: Cadastro de produtos;    Aprendizado de máquina;    Árvore de decisão;    Redes Neurais;    Naive Bayes;   

DOI  :  10.14488/1676-1901.v21i4.4483

学科分类：社会科学、人文和艺术（综合）

来源: Associacao Brasileira de Engenharia de Producao (A B E P R O)

【 摘 要 】

O cadastro de produtos é uma atividade primária e essencial de qualquer negócio, mas pode estar cercada por várias armadilhas quando é feitaexclusivamente de forma manual, pois inconsistências nos cadastros podem gerar análises incorretas sobre o negócio, resultando emdecisões equivocadas. Nesse sentido, o uso de técnicas de aprendizado demáquina pode contribuir para melhorar esse processo. O presente estudo avaliou o uso de diferentes algoritmos e estratégias de aprendizado de máquina em uma atividade de categorização de produtos a partir de suas descrições em uma empresa com alta frequênciade criação de novos produtos. Um novo processo foi sugerido a partirda escolha do melhor algoritmo, que apresentou potencial para a redução de erros e revisou o tipo de processo de totalmente manual para semiautomatizado. Além do ganho específico parao caso analisado, o artigo também apresenta o caminho de construção, validação e escolha de modelos de aprendizado, o que contribui para a reprodutibilidade em outros contextos.

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