<?xml version="1.0"?>
<rdf:RDF xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"><rdf:Description rdf:about="https://dk.um.si/IzpisGradiva.php?id=94839"><dc:title>Uporaba metod strojnega učenja za klasifikacijo nalog po prioritetah v IT projektih</dc:title><dc:creator>Unuchak,	Tatyana	(Avtor)
	</dc:creator><dc:creator>Kljajić Borštnar,	Mirjana	(Avtor)
	</dc:creator><dc:creator>Unuchak,	Yauhen	(Avtor)
	</dc:creator><dc:subject>IT project management</dc:subject><dc:subject>machine learning</dc:subject><dc:subject>task prioritization</dc:subject><dc:subject>multiclass classification</dc:subject><dc:subject>data imbalance</dc:subject><dc:description>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.</dc:description><dc:date>2025</dc:date><dc:date>2025-08-28 10:14:36</dc:date><dc:type>Znanstveno delo</dc:type><dc:identifier>94839</dc:identifier><dc:language>sl</dc:language></rdf:Description></rdf:RDF>
