Mobilalkalmazás gépi tanulással: Pénzügyi döntések formálása előrejelzésekkel és elemzésekkel

Abstract

Jelen szakdolgozat egy Android platformra készített, pénzügyi mobilalkalmazás fejlesztését és működését mutatja be. Célja, hogy a felhasználók pénzügyi tudatosságát növelje átlátható statisztikákkal, kiadási előzményekkel, oktató modullal és számos egyéb hasznos funkcióval. Kiadások rögzítésekor automatikus kategória-javaslatot kínál, amelyet gépi tanulással valósít meg. Egy adaptív ensemble modell kombinálja egy előre betanított TFLite neurális háló és egy Naive Bayes-osztályozó javaslatát, súlyozva a válaszukat és a súlyokat a felhasználói visszajelzések alapján folyamatosan frissítve. Minden adat az eszközön tárolódik és kerül feldolgozásra, így internetkapcsolat nélkül is teljes funkcionalitással működik az alkalmazás és adatvédelmi szempontból is megfelel az elvárásoknak. Kotlin nyelven íródott, Room adatbázisra és MVVM architektúrára építve, modern fejlesztési elveket követve.