Касымов Алексей Алексеевич (аспирант, кафедра автоматизированных и вычислительных систем, Воронежский государственный технический университет)
| |
Целью данной статьи является исследование методов системного анализа и машинного обучения для оптимизации управления корпоративными ресурсами в небольшом кафе. В рамках проведенного исследования рассматриваются методы сбора, обработки и анализа данных, а также обучение моделей машинного обучения для повышения эффективности управления.
В исследовании применялись методы системного анализа для выявления ресурсов и процессов, а также методы машинного обучения для анализа данных и прогнозирования. Для предобработки данных выполнялась их очистка, нормализация и разделение на тренировочные и тестовые наборы. Для визуализации и уменьшения размерности данных использовался метод главных компонент (PCA).
В результате применения разработанных методов удалось автоматизировать рутинные задачи, улучшить процесс принятия решений и повысить общую эффективность управления ресурсами в кафе. Модель случайного леса показала высокую точность прогнозов, что подтверждается низким значением среднеквадратичной ошибки.
Применение системного анализа в совокупности с методами машинного обучения доказало свою эффективность в оптимизации управления корпоративными ресурсами. В будущем рекомендуется продолжить развитие данных методов, интегрируя дополнительные источники данных для достижения еще более высоких результатов.
Ключевые слова:системный анализ, машинное обучение, управление ресурсами, оптимизация, прогнозирование, автоматизация
|
|
| |
|
Читать полный текст статьи …
|
Ссылка для цитирования:
Касымов А. А. СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ И МЕТОДЫ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ОПТИМИЗАЦИИ УПРАВЛЕНИЯ КОРПОРАТИВНЫМИ РЕСУРСАМИ // Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия: Естественные и Технические Науки. -2024. -№09. -С. 61-66 DOI 10.37882/2223-2966.2024.9.15 |
|
|
ПРАВОВАЯ
ИНФОРМАЦИЯ:
