УДК 338.27
DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2024.04.06.006

Авторы

Олег Викторович Мальтин,
Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Санкт-Петербург, Россия

Аннотация

В современных условиях роста и развития цифровых технологий все большее значение приобретают новейшие инструменты и методы поддержки принятия управленческих решений. В данной работе рассмотрим алгоритмы обработки естественного языка, помогающие анализировать большие объемы неструктурированных текстовых данных, и алгоритмы машинного обучения, проводящие анализ данных и на их основе выполняющие задачи прогнозирования, оптимизации и автоматизации. В работе проанализированы основные задачи, которые можно решать при совместном использовании методов машинного обучения и обработки естественного языка, а именно: достижение высокой точности прогнозирования, обработка и анализ больших данных, автоматизация рутинных задач, управление рисками, оптимизация распределения ресурсов, улучшение взаимодействия с клиентами. Проанализированы основные программные средства реализации данных задач, особенности их применения, параметры настройки и работы. Построена схема коммуникаций на основе потока сообщений между данными задачами. Отдельно подробно проанализированы основные программные инструменты, которые используются для решения задач обработки естественного языка и машинного обучения, описаны их сильные стороны и возможности взаимной интеграции или дополнения. Выполнено построение схемы развертывания IT-инфраструктуры на основе важнейших программных инструментов для методов обработки естественного языка и машинного обучения.

Ключевые слова

методы искусственного интеллекта, машинное обучение, обработка естественного языка, точность прогнозирования, анализ больших данных, автоматизация рутинных задач, управление рисками, оптимизация распределения ресурсов, улучшение взаимодействия с клиентами