NAPOVEDOVANJE ODPOVEDI IZDELKOV Z METODAMI STROJNEGA UČENJAMujanović, Amira (Avtor) Kofjač, Davorin (Mentor) Škraba, Andrej (Komentor) Napovedni modelodpoved izdelkagarancijski rokkakovoststrojno učenjenevronske mrežeregresijska drevesa.Magistrska naloga obravnava razvoj modela za napovedovanje odpovedi izdelkov v garancijski dobi. Z odpovedovanjem izdelkov in problematiko zagotavljanja popravil v garancijski dobi se soočajo vsa proizvodna podjetja. Zagotavljanje popravil v garancijskem roku podjetjem predstavlja strošek, ki ga poskušajo minimizirati s pomočjo predvidevanja deležev odpovedi. Najpogosteje se napovedi izvedejo z empiričnimi modeli, ki so zgrajeni na preteklih podatkih o podobnih izdelkih in prilagojeni glede na izkušnje. V sklopu magistrske naloge smo s pomočjo različnih metod strojnega učenja in realnih podatkov razvili napovedni model in ocenili uspešnost napovedovanja. Najboljše rezultate napovedovanja smo dobili pri ansamblih regresijskih dreves, pri katerih smo podatke prilagodili eksponentnem modelu. Za zaključek smo pripravili priporočila kateri model uporabiti ob omejenem poznavanju podatkov o odpovedih.20162016-03-04 18:52:55Magistrsko delo/naloga57638COBISS_ID: 7554067NUK URN: URN:SI:UM:DK:T4YSYIU8sl