Tag: machine learning

Personalized nail services: the role of artificial intelligence in creating personalized nail designs

Автор:

Бібліографічний опис статті:

. Personalized nail services: the role of artificial intelligence in creating personalized nail designs//Наука онлайн: Міжнародний електронний науковий журнал - 2025. - №4. - https://nauka-online.com/publications/other/2025/4/02-38/

Анотація: (English) This paper studies the implementation of artificial intelligence (AI) in creating personalized nail services. The promotion presents an analysis of contemporary technologies-namely, machine learning and natural language processing in the development of an exclusive pattern of nail designs that will be based on the personal preferences of a particular client. An account is given of how data can be collected through social networks and survey platforms, the following analysis of which supports the establishment of a custom solution for the clientele. An overview of existing technological platforms in the beauty industry used to achieve similar goals is presented with an eye to prospects for this sector’s development, thereby including, among other things, 3D printing and augmented reality technologies. The paper also contains the major barriers of the proposed innovations' integration into practice. The study brings out the potential application of AI as a tool to improve service quality and customer satisfaction in the beauty sector. This publication will capture the attention of beauty industry professionals: manicurists and owners of salons incorporating innovative methodologies into their practice. It can also prove handy for researchers and developers within the realm of artificial intelligence and machine learning, explicitly for those working on applications in cosmetology. Moreover, this content may draw the interests of marketers and analysts - those who explore consumer trends and the influence of social networks on consumer behavior, now within the aesthetic services arena.

Application of demand forecasting models in inventory management

Автор:

Бібліографічний опис статті:

. Application of demand forecasting models in inventory management//Наука онлайн: Міжнародний електронний науковий журнал - 2025. - №3. - https://nauka-online.com/publications/economy/2025/3/08-20/

Анотація: (English) The study focuses on improving inventory management efficiency through accurate demand forecasting. It provides an overview of key statistical methods (ARIMA, exponential smoothing) and modern machine learning techniques (decision trees, neural networks), along with their hybrid versions. The impact of forecast accuracy on critical logistics aspects—inventory levels, safety stock, turnover rates, and shortage risks—is examined. Successful implementation practices in leading companies are analyzed, highlighting the economic benefits achieved. The author's contribution includes recommendations on selecting and adapting models to the specifics of logistics processes, as well as proposals for integrating demand forecasting with other elements of supply chain management.

Визначення статі автора короткого тексту методами машинного навчання

Автор:

Бібліографічний опис статті:

. Визначення статі автора короткого тексту методами машинного навчання//Наука онлайн: Міжнародний електронний науковий журнал - 2019. - №11. - https://nauka-online.com/publications/technical-sciences/2019/11/opredelenie-pola-avtora-korotkogo-teksta-metodami-mashinnogo-obucheniya/

Анотація: В даній статті розглянуто застосування методів машинного навчання для класифікації текстів за гендерною відповідністю автора на прикладі коротких розповідей написаних на російській мові. Продемонстровано алгоритм та процес підготовки даних, виконано навчання та тестування баєсова класифікатора для розрізнення гендеру автора тексту. Наведено результати визначення статі авторів та зроблено висновки щодо переваг та недоліків представленого підходу.

Прогнозування курсу криптовалют на основі фундаментального аналізу

Автор:

Бібліографічний опис статті:

. Прогнозування курсу криптовалют на основі фундаментального аналізу//Наука онлайн: Міжнародний електронний науковий журнал - 2018. - №5. - https://nauka-online.com/publications/technical-sciences/2018/5/prognozirovanie-kursa-kriptovalyut-na-osnove-fundamentalnogo-analiza/

Анотація: Запропоновано схему, що дає змогу прогнозувати курс криптовалют з точністю 20-50% в залежності від періоду прогнозу, а також прогнозувати тренд курсу з точністю до 100%. Зосереджено увагу на використанні фундаментального аналізу до вирішення задачі прогнозу курсу криптовалют, базуючись на активності користувачів Twitter.

Підготуйте

наукову статтю на актуальну тему, відповідно до роздлів журналу

Відправте

наукову статтю на e-mail: editor@inter-nauka.com

Читайте

Вашу статтю на сайті нашого журналу та отримайте сертифікат