Реализация методов машинного обучения в облачных системах

Цель дипломной работы заключается в практической реализации и внедрении методов машинного обучения в реально работающей облачной системе. Dodo IS это облачная система, которая разрабатывается для автоматизации бизнес-процессов. Одним из наиболее важных модулей является модуль управления графиком работы сотрудников. Модуль графика работы сотрудников имеет некоторые прогнозируемые данные, которые использует менеджер смены, чтобы установить время, когда работник должен работать. Одним из ключевых показателей является выручка, рассчитывается с помощью очень простой формулы. Точность такого типа формулы довольно маленькая, и скорее всего, имеет случайный характер. Этот вывод можно сделать на основе анализа данных, так как в одном случае точность может быть ниже 10%, а в других близка к 100%, без какой-либо конкретной логики. Работа заключалась в попытке внедрить методы машинного обучения в информационную систему, которая позволила бы улучшить точность прогнозируемых показателей. В результате проведенных исследований мы можем сказать, что была заложена основа для реализации методов машинного обучения в облачной системе Dodo Is. Во-первых, гипотеза о возможности использования регрессионного анализа с имеющимися данными была подтверждена, а затем дальнейшая работа была направлена на улучшение модели данных и прогнозируемых результатов. Благодаря разработанной архитектуре модуля прогнозирования, мы можем с уверенностью сказать, что разрабатываемый и внедряемый модуль будет отвечать всем требованиям работающей облачной системы.