Детальная информация

Грошева, Василиса Павловна. User Task Amangement System based on Neural Networks / Система управления пользовательскими задачами с применением нейросетей. Модель машинного обучения: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 09.03.03 «Прикладная информатика: информационные технологии и системный анализ» / В. П. Грошева; научный руководитель А. Ф. Лысенко; консультант М. В. Чавычалов; Тюменский государственный университет, Школа перспективных исследований. — Тюмень, 2024. — 1 файл (1,5 Мб). — Загл. с титул. экрана. — Доступ по паролю из сети Интернет (чтение). — Adobe Acrobat Reader 7.0. — <URL:https://library.utmn.ru/dl/Module_VKR_Tyumen/ShPI/2024/vr24-2801.pdf>. — <URL:https://library.utmn.ru/dl/Module_VKR_Tyumen/ShPI/2024/rev/vr24-2801-z.zip>. — Текст: электронный

Дата создания записи: 27.09.2024

Тематика: управление задачами; машинное обучение; нейросети; task management; machine learning; neural networks

Коллекции: Выпускные квалификационные работы

Ссылки: Приложение

Разрешенные действия:

Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Интернет

Аннотация

Данная работа посвящена описанию процесса разработки ML-модуля проекта TaskMaster. Проект представляет собой менеджер задач, реализованный на базе телеграм-бота, и предоставляющий пользователям функции автоматической донастройки задач с использованием технологий машинного обучения. В рамках ML-модуля TaskMaster была разработана модель для классификации задач на предустановленные категории, а также алгоритм обращения к модели YandexGPT для генерации названий и описаний задач, состоящих из длинного текста. .

This paper is devoted to the description of the development process of the ML-module of the TaskMaster project. The project is a task manager implemented on the basis of a Telegram bot and provides users with the functions of automatic task fine-tuning using machine learning technologies. Within the ML-module of TaskMaster, a model for classifying tasks into preset categories was developed, as well as an algorithm for invoking the YandexGPT model to generate names and descriptions of tasks consisting of long text.

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
ТюмГУ Все Прочитать
Интернет Читатели Прочитать
-> Интернет Анонимные пользователи

Оглавление

  • CHAPTER 1. PROBLEM ANALYSIS
  • 1.1 IN-DEPTH INTERVIEW: METHODOLOGY
  • 1.2 IN-DEPTH INTERVIEW: RESULTS
  • 1.3 VARIOUS GOALS AND APPOINTMENT OF SYSTEMIXZATION AND PLANNING
  • 1.4 THEORETICAL DIVISION BETWEEN VARIOUS MEDIUMS OF SYSTEMIZATIONA ND PLANNING
  • 1.5 TASKMASTER AS UNORTHODOX REPRESENTATIVE OF MEDIUM FOUR
  • 1.6 APP MARKET FOR TASK RECORDING
  • 1.7 COMPETITION
  • 1.8 TARGET AUDIENCE ANALYSIS
  • 1.9 PROBLEMATIZATION
  • 1.11 MACHINE LEARNING IN TASK MASTER: ANALYSIS OF POSSIBLE SOLUTIONS
  • 1.12 CONCLUSIONS FOR CHAPTER 1
  • CHAPTER 2. CONCEPTUAL ANALYSIS OF TASK MASTER’S ML BLOCK
  • 2.1 GOALS
  • 2.2 TASK MASTER’S PROJECT REVIEW
  • 2.3 REVIEW OF THE TASKMASTRE’S MK MODULE
  • 2.4 CLASSIFIER
  • 2.5 FUNCTIONAL REQUIREMENTS
  • 2.6 GENERATOR
  • 2.7 SCENARIOS FOR USING THE SYSTEM
  • 2.8 SECTION CONCLUSIONS
  • CHAPTER 3. TASKMASTER ML BLOCK: DEVELOPMENT
  • 3.1 PURPOSE OF THIS SECTION
  • 3.2 DEVELOPMENT TOOLS
  • 3.3 TECHNOLOGY STACK
  • 3.4 DATA PREPARATION
  • 3.5 MODEL DEVELOPMENT
  • 3.6 APPLICATION OF THE MODEL: API DEVELOPMENT
  • 3.7 IMPLEMENTATION OF GENERATION OF TASK NAMES AND DESCRIPTIONS
  • 3.9 DESCRIPTION OF MVP
  • 3.10 TESTING
  • CHAPTER 4 ECONOMIC JUSTIFICATION FOR THE WORK
  • 4.1 PRODUCT DESCRIPTION, COMPETITIVE ADVANTAGES
  • 4.2 MARKETING PLAN, PRODUCT SALES, PROMOTION STRATEGIES
  • 4.3 MARKETING STRATEGY
  • 4.4 SALES PLAN, CALCULATIONS OF POTENTIAL EXPENSES AND INCOME
  • 4.5 RISK ASSESSMENT AND INSURANCE, POSSIBLE DIFFICULTIES AND WAYS TO SOLVE THEM
  • CHAPTER 5. ASSESSING THE SAFETY AND ENVIRONMENTAL FRIENDLINESS OF WORK
  • 5.1 ASSESSING THE TECHNOLOGICAL SAFETY OF THE DESIGNED INFORMATION SYSTEM AND TECHNOLOGY
  • 5.2 DEVELOPMENT OF LABOR PROTECTION MEASURES WHEN CREATING COMPUTER SOFTWARE AND AUTOMATED SYSTEMS
  • 5.3 DEVELOPMENT OF OCCUPATIONAL SAFETY MEASURES WHEN USING COMPUTER SOFTWARE AND AUTOMATED SYSTEMS
  • 5.4 DEVELOPMENT OF ENVIRONMENTAL PROTECTION MEASURES WHEN CREATING SOFTWARE
  • 5.5 CALCULATION PART
  • CONCLUSION
  • LIST OF INFORMATION RESOURCES USED

Статистика использования

stat Количество обращений: 0
За последние 30 дней: 0
Подробная статистика