СОРТИРОВКА ПИСЕМ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ В 1С
Дипломная работа с рисунками, уникальным текстом и кодом приложения на 1С.
В рамках данной работы были разработаны и обучены модели машинного обучения для кластеризации и классификации писем. Эти модели позволяют эффективно сортировать письма по различным категориям, что упрощает и ускоряет работу персонала. Внедрение автоматизированной системы сортировки писем позволило повысить производительность сотрудников за счет сокращения времени ответа на письма и уменьшения необходимости в найме дополнительного персонала. Это приводит к экономии ресурсов и сокращению операционных расходов.
Благодаря более быстрой и эффективной обработке писем, компания может улучшить качество обслуживания клиентов и повысить их удовлетворенность. Реализация проекта по сортировке писем с использованием методов машинного обучения имеет практическую значимость для компании, позволяя оптимизировать бизнес-процессы, снизить операционные расходы и повысить эффективность работы.
Перспективы развития проекта.
Проект имеет значительные перспективы для дальнейшего развития и улучшения. Ниже представлены основные направления для доработки и расширения функционала:
-Добавить функциональности в интерфейс: реализовать возможность добавления, загрузки файла, модель будет выводить пользователю файл с уже присвоенными классами, и пользователь непосредственно в таблице с результатами сможет поправить классы, которые присвоила модель.
-Устранение ошибок и совершенствование: решить проблемы с выпадающим списком, чтобы автоматически подставлялся класс, который предсказала модель. (Сейчас не всегда автоматически подставляется, тот класс, который предсказала модель). Также стоит разработать постоянный пайплайн для дообучения модели, что позволит ей постоянно улучшаться и адаптироваться к изменяющимся данным.
- Интеграция с другими системами: создать автоматическую интеграцию работающей модели с системой управления 1С, чтобы пользователи могли с легкостью и быстротой сортировать письма прямо из 1С.
-Документация продукта: проведение полной документации проекта, включая инструкции по использованию, техническое описание и руководство пользователя, чтобы обеспечить прозрачность и удобство использования продукта.
По мере развития проекта возможны следующие перспективы:
Расширение функционала: добавление новых возможностей и опций для приложения, а также улучшение интерфейса и качества модели через её постоянное обучение.
Масштабирование в новые предприятия: продажи разработанного решения другим компаниям, что может привести к расширению рынка и увеличению прибыли.
Развитие сообщества и поддержка пользователей: создание активного сообщества пользователей, организация форумов поддержки и обратной связи для обеспечения эффективного взаимодействия между пользователями и разработчиками.
Развитие партнерских отношений: Установление партнерских отношений с другими компаниями для расширения рынка и предоставления дополнительных возможностей и услуг для пользователей.
Эти шаги позволят не только улучшить функционал и качество продукта, но и расширить его рыночные возможности и привлекательность для клиентов.
Полученные навыки.
В процессе проекта улучшены навыки взаимодействия с системой 1С, освоено написания скриптов для автоматической выгрузки данных из неё. Этот опыт позволяет глубже понимать особенности и проблематики работы с базами данных в 1С и расширить навыки в области автоматизации процессов.
Кроме того, значительно углублены знания в области обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP). Это позволяет лучше разбираться в алгоритмах и методах анализа текстов, а также применять передовые подходы для создания моделей классификации и кластеризации текстовых данных.
Этот набор навыков и знаний позволяет не только разрабатывать более эффективные системы классификации и сортировки данных, но и успешно интегрировать их в рабочие процессы предприятия.
1.1 Анализ предметной области. 8
1.3 Этапы разработки проекта. 14
2.1 Разработка выгрузки из 1С.. 23
2.2 Исследовательский Анализ Данных (EDA) 26
2.4 Создание модели классификации. 32
2.5 Разработка пользовательского интерфейса. 37
3 Технико-Экономическое Обоснование Проекта. 41
4 Охрана Труда И Информационная Безопасность. 43
