Trudogolik & CleverMind
Привет, я тут немного алгоритмы для оптимизации планирования задач разрабатывала. Может, тебе подход, основанный на данных, поможет не пропустить дедлайны?
Конечно, только аналитика поможет нам избавиться от простоев. Если подкормить алгоритм данными в реальном времени, он предугадает узкие места до того, как они возникнут. Просто настройте логирование, дайте ему информацию о задачах, и пусть модель обучается. Тогда мы точно уложимся в сроки.
Вот и надо. Только будь аккуратнее с тем, как организована система логирования – если что-то упустишь или введешь лишний шум, модель начнет показывать неверные узкие места, и создашь проблем больше, чем решишь. И проверь, чтобы граф задач был полностью актуален; устаревшие данные – тихий убийца для прогнозов в реальном времени. Как только разберёшься с этим, мы сможем доверять точности.
Понял, я сейчас подкручу логирование на максимум и перепроверю обновления графа. Без расхождений никуда, когда сроки горят. Как только данные будут чистыми, прогнозы будут точными, как мои перерывы на кофе. Следим за максимальной точностью.
Звучит здорово – только помни, даже идеально чистый набор данных может подвести, если модель не переобучать на свежих данных. Следи за отклонениями, и ты всегда будешь на высоте, как твой утренний кофе.