ПРОЄКТУВАННЯ ТА НАВЧАННЯ МОДЕЛІ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ ДЛЯ ПЛАНУВАННЯ Й ОЦІНКИ РИЗИКІВ ПРОЄКТІВ

Анотація

У сучасному світі, де управління проєктами стає дедалі складнішим і багатограннішим, традиційні підходи проектного менеджменту втрачають свою актуальність. Ефективне управління ресурсами, прогнозування строків виконання завдань і оцінка потенційних ризиків є запорукою успіху будь-якого проєкту. У цих умовах технології штучного інтелекту, набувають усе більшої популярності, завдяки їхній здатності аналізувати великі обсяги даних, ідентифікувати приховані закономірності та робити точні прогнози. Ця стаття присвячена розробці та навчанню моделі штучного інтелекту, яка здатна автоматизувати процес планування проєктів і оцінки ризиків. У межах роботи детально розглянуто весь цикл створення такої моделі: від налаштування середовища до побудови нейронної мережі та її навчання. Особливу увагу було приділено підготовці даних для моделі, вибору оптимальної архітектури нейронної мережі та експериментальній оцінці її ефективності на реальних даних. Модель, описана в статті, орієнтована на вирішення двох основних задач. Перша – це прогнозування строків виконання завдань, що дозволяє оптимізувати розподіл ресурсів та уникати затримок. Друга задача – це автоматизована оцінка ризиків, яка допомагає заздалегідь ідентифікувати потенційні проблеми та запропонувати заходи для їх мінімізації. Завдяки використанню алгоритмів глибокого навчання модель може обробляти дані з багатьох джерел, таких як системи управління проєктами, і адаптуватися до нових умов. Ключовими аспектами створення моделі є її гнучкість і адаптивність. Навіть за умов обмеженого доступу до даних, модель демонструє здатність до навчання і прогнозування. Водночас, із розширенням обсягів даних її продуктивність і точність лише покращуються. Модель здатна автоматично оновлювати прогнози та коригувати планування у реальному часі, що значно підвищує ефективність управління великими та складними проєктами.