ОБЗОР МЕТОДОЛОГИЙ УПРАВЛЕНИЯ ПРОЕКТАМИ В ОБЛАСТИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

Савилова E.A.

Email: Savilova6109@scientifictext.ru

Савилова Екатерина Александровна – ассистент отдела,

Quality Engineering Part,

Samsung Research Center, г. Москва

Аннотация: за последние несколько лет искусственный интеллект проник во многие области нашей жизни, повышая уровень жизни людей. Технологии ИИ позволяют обработать большой объем неструктурированных данных, систематизировать их, проанализировать и выявить закономерности там, где человеческий мозг никогда бы их не заметил. Это открывает совершенно новые возможности по использованию данных. Из-за высокого спроса на технологии, связанные с искусственным интеллектом, разрабатываются различные методологии управления проектами в этой области, которые помогают стандартизировать, автоматизировать и поддерживать их. В этой работе рассматриваются несколько популярных методологий.

Ключевые слова: искусственный интеллект, методологии управление проектами, CRISP-DM, ASUM, KDD.

REVIEW OF PROJECT MANAGEMENT METHODOLOGIES IN THE FIELD OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE

Savilova E.A.

Savilova Ekaterina Alexandrovna1 – Project Assistant,

QUALITY ENGINEERING PART

SAMSUNG RESEARCH CENTER, MOSCOW

Abstract: over the past few years, artificial intelligence has penetrated many areas of our lives, improving people's living standards. Technologies allow us to process a large amount of unstructured data, organise it, analyse it, and identify patterns where human brain would never have noticed them. This opens up completely new possibilities for using data. Due to the high demand for technologies related to artificial intelligence, various project management methodologies have been developed in this area to help standardise, automate and support them. In this paper I discuss several popular methodologies.

Keywords: artificial Intelligence, project management methodologies, CRISP-DM, ASUM, KDD.

Список литературы / References

Веретенников А.В. BigData: анализ больших данных сегодня // Молодой ученый, 2017. № 32. С. 9-12.
Маркина Т.А. Управление проектами в информационных технологиях: Учебное пособие. Санкт-Петербург: Университет ИТМО, 2016. 88 с.
Мулюкова К.В. Сравнительный анализ современных инструментов Data Mining // Молодой ученый, 2019. № 1. С. 19-21.
A Data Mining & Knowledge Discovery Process Model [Электронный ресурс] / Óscar Marbán, Gonzalo Marisca, Javier Segovia, 2009. Режим доступа: http://cdn.intechopen.com/pdfs/5937/InTech-A_data_mining_amp_knowledge_discovery_process_model.pdf/ (дата обращения: 18.03.2021).
ASUM [Электронный ресурс] / IBM, 2016. Режим доступа: ftp://ftp.software.ibm.com/software/data/sw-library/services/ASUM.pdf/ (дата обращения: 10.03.2021).
CRISP-DM. [Электронный ресурс] / Pete Chapman, Julian Clinton, Randy Kerber и др. SPSS, 1999. Режим доступа: ftp://ftp.software.ibm.com/software/analytics/spss/support/Modeler/Documentation/14/UserManual/CRISP-DM.pdf/ (дата обращения: 20.02.2021).
New Poll: Methodology for Analytics, Data Mining, Data Science Projects? [Электронный ресурс] // kdnuggets.com. Режим доступа: https://www.kdnuggets.com/2014/10/new-poll-methodology-analytics-data-mining-data-science.html/ (дата обращения: 29.03.2021).
On Explainable Machine Learning Misconceptions and A More Human-Centered Machine Learning. [Электронный ресурс] / Patrick Hall, 2019. Режим доступа: https://github.com/jphall663/xai_misconceptions/blob/master/xai_misconceptions.pdf/ (дата обращения: 03.04.2021).
Pete Chapman. The CRISP-DM User Guide. [Электронный ресурс] // Brussels SIG Meeting, 1999. Режим доступа: http://lyle.smu.edu/~mhd/8331f03/crisp.pdf/ (дата обращения: 01.03.2021).
Usama Fayyad, Gregory Piatetsky-Shapiro, Padhraic Smyth From Data Mining to Knowledge Discovery in Databases // AI Magazine, 1996. № 17(3). С. 37-54. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://doi.org/10.1609/aimag.v17i3.1230/ (дата обращения: 15.03.2021).

Ссылка для цитирования данной статьи

Тип лицензии на данную статью – CC BY 4.0. Это значит, что Вы можете свободно цитировать данную статью на любом носителе и в любом формате при указании авторства.

Электронная версия. Савилова E.A. ОБЗОР МЕТОДОЛОГИЙ УПРАВЛЕНИЯ ПРОЕКТАМИ В ОБЛАСТИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА // Вестник науки и образования № 6(109), 2021 [Электронныйресурс].URL: http://scientificjournal.ru/images/PDF/2021/109/obzor-metodologij-upra.pdf (Дата обращения:ХХ.ХХ.201Х).

Печатная версия. Савилова E.A. ОБЗОР МЕТОДОЛОГИЙ УПРАВЛЕНИЯ ПРОЕКТАМИ В ОБЛАСТИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА // Вестник науки и образования № 6(109), 2021, C. {см. журнал}.

Метки: обзор • методологий • управления • проектами • области • искусственного • интеллекта