Метод решения задач классификации рисков ИТ-проектов с использованием индуктивного подхода и машинного обучения

Резюме: Проанализированы возможности использования методов индуктивного подхода, а также методов машинного обучения к решению задач классификации, Рассмотрена основная проблема машинного обучения – проблема наличия обучающей выборки. Предложено использовать повторную выборку и метод Монте-Карло для ее формирования. Приведены результаты решения задач классификации рисков ИТ-проектов. Сделаны выводы относительно данного исследования.

Ключевые слова: риски, ИТ-проекты, кластерный анализ, набор данных, задачи классификации, качество классификации, инструментальные средства, Orange.

P.V. Naumov

A task solving method of classifying the it-projects risks based on inductive approach and machine learning

Summary: The possibilities of using methods of the inductive approach, as well as machine learning methods to solve classification problems are analyzed, the main problem of machine learning is considered — the problem of having a training sample. It is proposed to use repeated sampling and the Monte Carlo method for its formation. The results of solving the problems of risk classification of IT-projects are presented. Conclusions are drawn regarding this study.

Keywords: risks, IT-projects, cluster analysis, data set, classification tasks, classification quality, Orange.

DOI:10.34219/2078-8320-2022–13-5-21-29