Інтеграція машинного навчання у вебплатформи для автоматизації прогнозних розрахунків

Анотація

В умовах цифровізації економіки та активного впровадження інтелектуальних технологій у різні сфери бізнесу виникає потреба у створенні гнучких інструментів, здатних ефективно аналізувати дані та надавати точні прогнози. На сьогодні інтеграція машинного навчання у веб-середовище відкриває нові можливості для підвищення продуктивності та автоматизації. Стаття присвячена дослідженню поєднання сучасних методи машинного навчання та вебтехнологій для автоматизації процесів прогнозних розрахунків на прикладі визначення вартості діамантів. У статті наведено аналіз публікацій щодо внеску машинного навчання в різні сфери діяльності. Авторами також вивчено досвід використання машинного навчання для оцінки цін коштовностей, який показав доцільність обраної задачі. У роботі запропоновано математичну модель на основі методів регресії, яка враховує ключові параметри для визначення вартості діамантів. Запропонована математична модель була реалізована у вебзастосунку, реалізація якого була виконана із застосуванням сучасних технологій, зокрема Node.js, що дозволяє забезпечити масштабованість, доступність та зручність у використанні. У статті наведені загальна та детальна схеми розробленого вебзастосунку для визначення вартості діаманту. Авторами було проведено дослідження, результати якого підтвердили відповідність роботи вебдодатку теоретичним розрахункам, що проводились у Anaconda. Порівняння отриманих результатів показало не значні коливання у вартості діамантів, що пояснюється ступенем точності навчання та деякими аномаліями даних. Тому у подальшому планується інтеграція й порівняння різних моделей машинного навчання задля підвищення точності та розширення функціональних можливостей платформи. В цілому отриманий результат підтвердив, що впровадження моделей машинного навчання до вебплатформ дозволить отримати ефективний, зручний та доступний інструмент та сприятиме підвищенню рівня автоматизації бізнес-процесів