Христина Ліп’яніна-Гончаренко, Мирослав Комар, Анатолій Саченко, Тарас Лендюк
{"title":"ОЦІНКА ІНВЕСТИЦІЙНИХ РИЗИКІВ ВІРТУАЛЬНОЇ ІТ-КОМПАНІЇ НА ОСНОВІ МАШИННОГО НАВЧАННЯ","authors":"Христина Ліп’яніна-Гончаренко, Мирослав Комар, Анатолій Саченко, Тарас Лендюк","doi":"10.31891/2219-9365-2022-71-3-6","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Розроблено модуль для оцінки інвестиційних ризиків віртуальної ІТ-компанії на основі машинного навчання, що дозволяє зменшити часові витрати на оцінку ризиків інвестора віртуальної ІТ-компанії . Проведено детальне обґрунтування кожного вибраного параметру-ризику, що впливає на успішність інвестиційного проекту віртуальної ІТ-компанії. Алгоритм оцінки інвестиційних ризиків віртуальної ІТ-компанії на основі машинного навчання сформований на основі бального оцінювання 10 експертами з 20 реалізованих проектів за 23 параметрами-ризиками. Проведено оцінку прогнозування з моделювання оцінки інвестиційних ризиків віртуальної ІТ-компанії використовуючи машинне навчання на основі восьми методів: Support Vector Classifier, Stochastic Gradient Decent Classifier, Random Forest Classifier, Decision Tree Classifier, Gaussian Naive Bayes, K-Neighbors Classifier, Ada Boost Classifier, Logistic Regression. Та розроблено модуль для підтримки прийняття рішень на основі трьох методів з найкращим показником прогнозу, а саме: Support Vector Classifier, Random Forest Classifier, K-Neighbors Classifier.","PeriodicalId":128911,"journal":{"name":"MEASURING AND COMPUTING DEVICES IN TECHNOLOGICAL PROCESSES","volume":"1 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2022-09-29","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"MEASURING AND COMPUTING DEVICES IN TECHNOLOGICAL PROCESSES","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.31891/2219-9365-2022-71-3-6","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0
摘要
开发了一个基于机器学习的虚拟 IT 公司投资风险评估模块,减少了虚拟 IT 公司投资者的风险评估时间。对影响虚拟 IT 公司投资项目成功与否的每个选定风险参数都进行了详细论证。基于机器学习的虚拟 IT 公司投资风险评估算法是在 10 位专家对 20 个已实施项目的 23 个风险参数进行评分的基础上形成的。基于八种方法,利用机器学习对虚拟 IT 公司投资风险评估模型进行了预测评估:支持向量分类器、随机梯度 Decent 分类器、随机森林分类器、决策树分类器、高斯 Naive Bayes、K-Neighbours 分类器、Ada Boost 分类器、逻辑回归。根据预测效果最好的三种方法,开发了一个决策支持模块,即支持向量分类器、随机分类器和逻辑回归:支持向量分类器、随机森林分类器、K-邻居分类器。
ОЦІНКА ІНВЕСТИЦІЙНИХ РИЗИКІВ ВІРТУАЛЬНОЇ ІТ-КОМПАНІЇ НА ОСНОВІ МАШИННОГО НАВЧАННЯ
Розроблено модуль для оцінки інвестиційних ризиків віртуальної ІТ-компанії на основі машинного навчання, що дозволяє зменшити часові витрати на оцінку ризиків інвестора віртуальної ІТ-компанії . Проведено детальне обґрунтування кожного вибраного параметру-ризику, що впливає на успішність інвестиційного проекту віртуальної ІТ-компанії. Алгоритм оцінки інвестиційних ризиків віртуальної ІТ-компанії на основі машинного навчання сформований на основі бального оцінювання 10 експертами з 20 реалізованих проектів за 23 параметрами-ризиками. Проведено оцінку прогнозування з моделювання оцінки інвестиційних ризиків віртуальної ІТ-компанії використовуючи машинне навчання на основі восьми методів: Support Vector Classifier, Stochastic Gradient Decent Classifier, Random Forest Classifier, Decision Tree Classifier, Gaussian Naive Bayes, K-Neighbors Classifier, Ada Boost Classifier, Logistic Regression. Та розроблено модуль для підтримки прийняття рішень на основі трьох методів з найкращим показником прогнозу, а саме: Support Vector Classifier, Random Forest Classifier, K-Neighbors Classifier.