Search the digital library catalog

Abstract: Določanje prioritet in razvrščanje nalog še vedno predstavlja izziv pri učinkovitem vodenju projektov. Obstaja veliko klasičnih pristopov za določanje prioritet. Vendar so te tehnike delovno intenzivne, subjektivne in neprilagodljive. V prispevku obravnavamo pristope za samodejno določanje prioritet nalog v IT projektih, ki temeljijo na strojnem učenju. Raziskujemo, kako lahko z uporabo metod strojnega učenja pomagamo projektnim vodjem pri učinkovitejšem razvrščanju nalog v IT projektih. V ta namen smo na množici več kot 1000000 zapisov projektnih nalog razvili klasifikacijski model za samodejno določanje prioritet. Problem, ki smo ga obravnavali, je večrazredni, pri tem je večina primerov, označenih z najvišjo prioriteto, kar predstavlja izziv pri modeliranju kot tudi pri učinkovitosti upravljanja IT projektov. Preskusili smo različne algoritme ter različne pristope, s ciljem izboljšanja rezultatov klasifikacije. Pokazali smo, da je naloge smiselno razvrstiti v manjše skupine prioritet, kar prispeva k večji natančnosti klasifikacijskega modela in preglednosti prioritet nalog, slednje pa lahko olajša upravljanje IT projektov.
Keywords: IT project management, machine learning, task prioritization, multiclass classification, data imbalance
Published in DKUM: 28.08.2025; Views: 0; Downloads: 3
Full text (2,25 MB)
This document has many files! More...