Telegram Group & Telegram Channel
📍پیش‌بینی زمان و هزینۀ پروژه با استفاده از هوش مصنوعی - بخش اول:

● پیش‌بینی زمان و هزینه پروژه با استفاده از هوش مصنوعی یکی از کاربردهای مهم در مدیریت پروژه‌ها است که فرآیندی چند مرحله‌ای بوده و می‌تواند باعث مدیریت بهتر پروژه‌ها شود. این عمل به افزایش دقت، کاهش هزینه‌ها و بهبود برنامه‌ریزی کمک خواهد کرد.

● یادگیری ماشین (ML) یکی از مهم‌ترین ابزارهای هوش مصنوعی است که می‌تواند به شکلی مؤثر برای پیش‌بینی زمان و هزینۀ پروژه‌ها بکار رود. الگوریتم‌های مورد استفاده در یادگیری ماشین با استفاده از داده‌های گذشته، روندها و الگوهای مربوطه، پروژه‌های مشابه را شناسایی کرده و با تحلیل آن‌ها به پیش‌بینی دقیق‌تری دست پیدا می‌کنند.

مراحل کلی استفاده از یادگیری ماشین:

جمع‌آوری داده‌های تاریخی: داده‌هایی مانند هزینه‌های پروژه‌های قبلی، زمان‌بندی‌ها، منابع مورد استفاده، تغییرات و ریسک‌ها باید جمع‌آوری و سازمان‌دهی شوند.

پیش‌پردازش داده‌ها: داده‌های خام معمولاً دارای نویز و نواقص هستند و به همین دلیل نیاز به آماده‌سازی دارند. در این مرحله داده‌های ناقص تصحیح می‌شوند.

انتخاب مدل مناسب: بر اساس داده‌های جمع‌آوری‌شده، مدل‌های مختلف یادگیری ماشین مانند رگرسیون خطی، شبکه‌های عصبی مصنوعی و غیره انتخاب می‌شوند.

آموزش مدل: مدل با استفاده از داده‌های موجود آموزش می‌بیند و سپس برای پیش‌بینی‌های جدید به کار می‌رود.

ارزیابی مدل: دقت پیش‌بینی‌های مدل با استفاده از داده‌های تست ارزیابی می‌شود و در صورت نیاز، تنظیمات بهینه‌سازی می‌شوند.

مثال‌:

رگرسیون خطی: می‌تواند رابطۀ میان هزینه و زمان پروژه را با فاکتورهای مختلف (مانند تعداد منابع، پیچیدگی و غیره) پیش‌بینی کند.

شبکه‌های عصبی مصنوعی: برای شناسایی الگوهای پیچیده‌تر و غیرخطی به کار می‌رود. این مدل‌ها به خوبی قادر به پیش‌بینی زمان و هزینۀ پروژه‌هایی هستند که دارای پیچیدگی بالا هستند.

@EngSociety



group-telegram.com/EngSociety/882
Create:
Last Update:

📍پیش‌بینی زمان و هزینۀ پروژه با استفاده از هوش مصنوعی - بخش اول:

● پیش‌بینی زمان و هزینه پروژه با استفاده از هوش مصنوعی یکی از کاربردهای مهم در مدیریت پروژه‌ها است که فرآیندی چند مرحله‌ای بوده و می‌تواند باعث مدیریت بهتر پروژه‌ها شود. این عمل به افزایش دقت، کاهش هزینه‌ها و بهبود برنامه‌ریزی کمک خواهد کرد.

● یادگیری ماشین (ML) یکی از مهم‌ترین ابزارهای هوش مصنوعی است که می‌تواند به شکلی مؤثر برای پیش‌بینی زمان و هزینۀ پروژه‌ها بکار رود. الگوریتم‌های مورد استفاده در یادگیری ماشین با استفاده از داده‌های گذشته، روندها و الگوهای مربوطه، پروژه‌های مشابه را شناسایی کرده و با تحلیل آن‌ها به پیش‌بینی دقیق‌تری دست پیدا می‌کنند.

مراحل کلی استفاده از یادگیری ماشین:

جمع‌آوری داده‌های تاریخی: داده‌هایی مانند هزینه‌های پروژه‌های قبلی، زمان‌بندی‌ها، منابع مورد استفاده، تغییرات و ریسک‌ها باید جمع‌آوری و سازمان‌دهی شوند.

پیش‌پردازش داده‌ها: داده‌های خام معمولاً دارای نویز و نواقص هستند و به همین دلیل نیاز به آماده‌سازی دارند. در این مرحله داده‌های ناقص تصحیح می‌شوند.

انتخاب مدل مناسب: بر اساس داده‌های جمع‌آوری‌شده، مدل‌های مختلف یادگیری ماشین مانند رگرسیون خطی، شبکه‌های عصبی مصنوعی و غیره انتخاب می‌شوند.

آموزش مدل: مدل با استفاده از داده‌های موجود آموزش می‌بیند و سپس برای پیش‌بینی‌های جدید به کار می‌رود.

ارزیابی مدل: دقت پیش‌بینی‌های مدل با استفاده از داده‌های تست ارزیابی می‌شود و در صورت نیاز، تنظیمات بهینه‌سازی می‌شوند.

مثال‌:

رگرسیون خطی: می‌تواند رابطۀ میان هزینه و زمان پروژه را با فاکتورهای مختلف (مانند تعداد منابع، پیچیدگی و غیره) پیش‌بینی کند.

شبکه‌های عصبی مصنوعی: برای شناسایی الگوهای پیچیده‌تر و غیرخطی به کار می‌رود. این مدل‌ها به خوبی قادر به پیش‌بینی زمان و هزینۀ پروژه‌هایی هستند که دارای پیچیدگی بالا هستند.

@EngSociety

BY کانال صنفی جامعه مهندسی


Warning: Undefined variable $i in /var/www/group-telegram/post.php on line 260

Share with your friend now:
group-telegram.com/EngSociety/882

View MORE
Open in Telegram


Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Just days after Russia invaded Ukraine, Durov wrote that Telegram was "increasingly becoming a source of unverified information," and he worried about the app being used to "incite ethnic hatred." The message was not authentic, with the real Zelenskiy soon denying the claim on his official Telegram channel, but the incident highlighted a major problem: disinformation quickly spreads unchecked on the encrypted app. But the Ukraine Crisis Media Center's Tsekhanovska points out that communications are often down in zones most affected by the war, making this sort of cross-referencing a luxury many cannot afford. Also in the latest update is the ability for users to create a unique @username from the Settings page, providing others with an easy way to contact them via Search or their t.me/username link without sharing their phone number. Oh no. There’s a certain degree of myth-making around what exactly went on, so take everything that follows lightly. Telegram was originally launched as a side project by the Durov brothers, with Nikolai handling the coding and Pavel as CEO, while both were at VK.
from us


Telegram کانال صنفی جامعه مهندسی
FROM American