Метою нашої роботи буде спрогнозувати попит на товари за допомогою алгоритму LightGBM і створити алгоритм, за допомогою якого буде можливо змоделювати прогнози на роботу магазинів. Робота складається з трьох розділів. Перший розділ присвячено огляду алгоритму LightGBM, його структурі, порівнянні з іншими алгоритмами, перевагам і недолікам. У другому розділі розглядається теорія оптимізації запасів і метрикам, за допомогою яких можна контролювати прибутковість, маючи навіть обмежені дані щодо продажів. Третій розділ присвячено розробці програмного коду, який прогнозуватиме дані продажів і рахуватиме метрики запасів для ланцюга "Магазин-Товар-Тип пакування товару"
В даній роботі було розглянуто використані архітектури нейронних мереж, які використовувалися для імплементації алгоритму пошуку номерних знаків за текстовим запитом.