СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ И МЕТОДЫ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ОПТИМИЗАЦИИ УПРАВЛЕНИЯ КОРПОРАТИВНЫМИ РЕСУРСАМИ

Касымов Алексей Алексеевич

Целью данной статьи является исследование методов системного анализа и машинного обучения для оптимизации управления корпоративными ресурсами в небольшом кафе. В рамках проведенного исследования рассматриваются методы сбора, обработки и анализа данных, а также обучение моделей машинного обучения для повышения эффективности управления. В исследовании применялись методы системного анализа для выявления ресурсов и процессов, а также методы машинного обучения для анализа данных и прогнозирования. Для предобработки данных выполнялась их очистка, нормализация и разделение на тренировочные и тестовые наборы. Для визуализации и уменьшения размерности данных использовался метод главных компонент (PCA). В результате применения разработанных методов удалось автоматизировать рутинные задачи, улучшить процесс принятия решений и повысить общую эффективность управления ресурсами в кафе. Модель случайного леса показала высокую точность прогнозов, что подтверждается низким значением среднеквадратичной ошибки. Применение системного анализа в совокупности с методами машинного обучения доказало свою эффективность в оптимизации управления корпоративными ресурсами. В будущем рекомендуется продолжить развитие данных методов, интегрируя дополнительные источники данных для достижения еще более высоких результатов.

Ключевые слова:системный анализ, машинное обучение, управление ресурсами, оптимизация, прогнозирование, автоматизация