摘要：在一个完整的指南中，企业需要了解有关机器学习任务管理软件基础的所有信息。

     在一个完整的指南中，企业需要了解有关机器学习任务管理软件基础的所有信息。
　　
　　任务管理应用程序正在改变企业管理团队的方式。以下是这些任务管理应用程序的一些主要优点：
　　
　　•任务管理工具可提高团队生产力
　　
　　•任务管理工具可确保团队更高效地运营
　　
　　•任务管理工具可最大限度地减少员工压力
　　
　　•任务管理工具有助于监控趋势
　　
　　机器学习在改进任务管理应用程序的功能方面发挥着非常重要的作用。今年1月，TowardsDataScience发表了一篇关于这个主题的文章。
　　
　　“在以数据为驱动力的项目管理未来，项目经理将通过人工智能增强，可以突出项目风险，确定资源的最佳分配和自动化项目管理任务。仅在几年前，它将需要一个巨大的数据库用于训练自定义项目管理语言模型的文本和大量计算能力。然而，最近在将转移学习应用于自然语言处理（NLP）方面取得的进展使我们能够使用相对较小的数据集在适当的GPU上在几分钟内训练自定义语言模型。”作者EuanWielewski写道。
　　
　　项目经理应该了解机器学习给任务管理应用程序带来的变化。如果他们对其背后的数据科学有更深入的了解，他们将能够更好地利用该功能。
　　
　　欣赏现代任务管理软件背后的机器学习技术
　　
　　在计算机出现之前的几个世纪里，人类一直在想象采用能够自主决策的智能机器。在人工智能的早期时代，程序员试图从逻辑规则的定义中教授机器，机器本身可以在程序执行期间扩展。然而，由于编程规则的复杂性以及大量的输入数据组合或极其复杂的情况，使得这项技术的发展极为困难。
　　
　　另一方面，机器学习是人工智能的一个分支，其目的是开发允许计算机概括行为并从接收到的数据中检测模式的技术。主要思想是以一种自然的方式教授计算机模仿人类的行为。为了完成这项任务，他们试图让计算机学会做出决策而不需要明确编程，也就是说，他们从经验中学习。
　　
　　任务管理工具旨在复制人类用户的行为。这使他们更容易为最终用户优化其功能。Arthur Samuel将其定义为一个研究领域，使计算机无需明确编程即可学习。代理是依赖于机器学习的任务管理软件应用程序之一，因为他们在他们的网站上多次引用。
　　
　　任务管理平台可以使用的机器学习方法
　　
　　尽管有许多类型的学习，但Michalski定义了两种最常见的学习类型：
　　
　　•监督学习
　　
　　•无监督学习
　　
　　在现代任务管理应用中，机器学习算法使用这两种类型的学习。由于监督学习是许多任务管理应用程序的基础，因此将在本文中强调它。以下是任务管理工具经常使用的监督学习算法的概述。
　　
　　监督学习
　　
　　监督学习依赖于具有已知结果的数据集（训练集）。该数据集建立了可以进行预测的模式。换句话说，基于训练集的示例，其中每个示例用相应的答案标记，数据科学家参数化算法，该算法找到基于的结果确定结果的模式。这样，一旦算法被正确参数化，对于新条目，类或结果就可以自动分配。
　　
　　最后，为了验证模型，除了训练集之外还使用不同的测试数据集，其结果也是已知的。以这种方式，可以知道算法的“成功”程度。这种成功程度以准确性和灵敏度的形式测量。
　　
　　要教授计算机，最常用的算法是：
　　
　　•决策树
　　
　　•朴素贝叶斯分类。
　　
　　•最小二乘回归。
　　
　　•逻辑回归。
　　
　　•支持向量机（SVM）。
　　
　　•方法“集成”（分类器集）。
　　
　　例如，收到的电子邮件被归类为垃圾邮件。越来越多的任务管理工具正在使用这些算法的组合来为其用户提供最佳功能。
　　
　　最后的想法
　　
　　当人们发现任务管理软件的机器学习基础时，这些都是需要考虑的重要事项。学习愉快！
　　
　　编辑：Harris