В данной работе внимание уделено этапу подготовки обучающих данных методологии CR1SP-DM при интеллектуальном анализе данных. Потому что этот этап занимает до 80% времени разработки модели. Шаги этапа подготовки данных для обучения объясняются с помощью иллюстраций, представлены подходы к обучению данных в модели, а также упоминаются соображения для инженеров по машинному обучению и аналитиков данных.

Настоящая работа посвящена исследованию применения машинного обучения (ML) для трансформации бизнсс-процсссов в условиях цифровой экономики. Рассматриваются возможности использования алгоритмов ML для автоматизации управления, прогнозирования ключевых показателей эффективности (K.PI) и оптимизации распределения ресурсов. В статье подробно описаны теоретические основы, методология разработки программного решения, а также результаты экспериментов на реальных данных из логистики и электронной коммерции. Приводятся примеры применения линейной регрессии, случайного леса, градиентного бустинга и нейронных сетей, демонстрирующие их эффективность в повышении производительности и снижении издержек. Работа подчёркивает стратегическую роль ML как инструмента достижения конкурентных преимуществ и предлагает направления для дальнейших исследований в области адаптации технологий к различным отраслям.

Искусственный интеллект (ИИ) становится неотъемлемой частью повседневной жизни, активно влияя на множество аспектов человеческой деятельности. Технологии ИИ используются для автоматизации рутинных задач, улучшения качества обслуживания и повышения удобства в различных сферах, таких как медицина, образование, транспорт, финансы и развлечения. Например, голосовые помощники, рекомендательные системы, умные дома и чат-боты значительно упрощают выполнение повседневных задач. Однако вместе с преимуществами ИИ вызывает вопросы, связанные с этикой, приватностью и безопасностью данных. Влияние искусственного интеллекта на рынок труда вызывает опасения о замене человеческого труда, в то время как стремительное развитие технологий порождает необходимость адаптации к новым условиям. Данная тема подчеркивает важность изучения преимуществ и рисков, связанных с внедрением ИИ, а также выработки стратегий его эффективного использования для улучшения качества жизни и минимизации возможных у1роз.

В данной статье рассматривается внедрение цифровой трансформации для повышения эффективности образования в высших учебных заведениях и модернизации образовательных процессов. Также обсуждаются возможности оптимизации образовательных ресурсов, эффективного управления рабочими процессами студентов и преподавателей, а также повышения качества образования через внедрение цифровых технологий. В статье представлены меры и рекомендации, направленные на улучшение образовательного процесса через внедрение этих цифровых инструментов.