Un sistema di supporto alle decisioni per la prevenzione dei difetti: fashion luxury case study

Mulas, Marco (A.A. 2022/2023) Un sistema di supporto alle decisioni per la prevenzione dei difetti: fashion luxury case study. Tesi di Laurea in Customer intelligence e logiche di analisi dei big data, Luiss Guido Carli, relatore Marina Paolanti, pp. 80. [Master's Degree Thesis]

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Abstract/Index

Luxury fashion industry. Definizione. Consumatori del lusso. Caratteristiche dei materiali e delle lavorazioni delle borse. Tipologia dei difetti. Impatto dei difetti sulla reputazione del brand e sul consumatore. Controllo qualità. Stato dell’arte. Deep learning. Rete neurale artificiale. Rete neurale convoluzionale (CNN). Logica fuzzy. Machine learning. Materiali e metodi. Data exploration. Data cleaning. Encoding categorical variables. Statistical analysis. Feature selection. Splitting dataset. Machine learning models. Metriche di valutazione.

References

Bibliografia: pp. 60-63. Sitografia: p. 64.

Thesis Type: Master's Degree Thesis
Institution: Luiss Guido Carli
Degree Program: Master's Degree Programs > Master's Degree Program in Marketing (LM-77)
Chair: Customer intelligence e logiche di analisi dei big data
Thesis Supervisor: Paolanti, Marina
Thesis Co-Supervisor: Romeo, Luca
Academic Year: 2022/2023
Session: Summer
Deposited by: Alessandro Perfetti
Date Deposited: 16 Jan 2024 16:47
Last Modified: 16 Jan 2024 16:47
URI: https://tesi.luiss.it/id/eprint/37603

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