Development of a methodology for application of machine learning services to automate managerial decision making

Abstract

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.

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.