title: Development of a methodology for application of machine learning services to automate managerial decision making
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Горовой Владимир Андреевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Gorovoj Vladimir Andreevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Мамонтова Анастасия Юрьевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Mamontova Anastasia Urevna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Яблонский Сергей Александрович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Ablonskij Sergej Aleksandrovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-07-31T18:26:54Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-07-31T18:26:54Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2021
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 063320
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/30548
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В данной работе рассмотрена проблема выбора подходящего сервиса машинного обучения и получения пользы от его применения. В качестве основных сервисов, рекомендуемых для принятия решения были выбраны компании, являющиеся лидерами в отрасли, согласно исследованиям Gartner и Forrester. Далее в работе были проанализированы отзывы пользователей решений и существующая теоретическая литература и выделены критерии для анализа компаний. На их основе был разработан инструмент для получения рекомендованных решений. 
  Далее в работе была разработана методология для использования данного инструмента в цикле управления проектом машинного обучения и реализации этого цикла от этапа подготовки до этапа извлечения уроков.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: This paper discusses the problem of choosing the right machine learning service and getting the benefits from its use. Industry-leading companies were selected as the main services recommended for decision-making, according to research by Gartner and Forrester. Further, the work analyzed the feedback from users of the solutions and the existing theoretical literature and highlighted the criteria for the analysis of companies. On their basis, a tool for recommended solutions was developed. Further in the work, a methodology was developed for using this tool in the cycle of machine learning project management and implementing this cycle from the preparation stage to the lesson extraction stage.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Искусственный интеллект
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Наука о данных
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Сервисы машинного обучения
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Проекты науки о данных
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Machine Learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Artificial Intelligence
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Data Science
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Machine Learning Services
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Data Science progects
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Development of a methodology for application of machine learning services to automate managerial decision making
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Разработка методологии применения сервисов машинного обучения для автоматизации принятия управленческих решений
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Mamontova_Anastasia_VKR.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/30548/1/Mamontova_Anastasia_VKR.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: Article
resources.size: 4,48 MB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_NR_Mamontova_2021.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/30548/2/reviewSV_Otzyv_NR_Mamontova_2021.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: ReviewSV
resources.size: 38,75 kB