Для создания модели корпоративного ФСА методами машинного обучения необходимо выполнить следующие шаги: 3

1. Определить задачу. 3 Нужно чётко сформулировать, какую проблему в сфере бизнеса планируется решить, и адаптировать её под задачу машинного обучения. 3
2. Собрать данные. 4 Их можно взять из различных источников, например баз данных, API, интернета и ручного ввода. 4 Важно убедиться, что собранные данные релевантны и точны, так как от этого зависит производительность и надёжность модели. 4
3. Провести предварительную обработку и очистку данных. 4 Необработанные данные нужно преобразовать в формат, подходящий для обучения и тестирования модели. 4 Этот этап включает очистку, нормализацию и предварительную обработку данных. 4
4. Выбрать алгоритм. 24 Для построения модели можно использовать различные алгоритмы машинного обучения, например регрессию опорных векторов, случайный лес, искусственную нейронную сеть и другие. 5
5. Построить модель. 24 В процессе обучения предварительно обработанные данные вводятся в выбранный алгоритм машинного обучения. 4 Затем алгоритм итеративно корректирует свои внутренние параметры, чтобы минимизировать разницу между прогнозами и фактическими целевыми значениями в обучающих данных. 4
6. Оценить производительность модели. 4 Для этого используются различные показатели, классифицированные в зависимости от типа задачи: регрессионные, числовые или классификационные. 4
7. Настроить и оптимизировать модель. 4 Этот этап включает настройку и оптимизацию модели для достижения большей точности и производительности. 4
8. Развернуть модель и составить прогнозы. 4 После завершения развёртывания модель готова к прогнозированию новых данных. 4

Для создания модели корпоративного ФСА методами машинного обучения рекомендуется обратиться к специалистам по обработке данных, которые помогут изучить данные, выполнить предварительную обработку и проектирование функций, построить модель и выбрать ту, что наилучшим образом соответствует требованиям бизнеса. 2