論文の概要: Use of Bayesian Network characteristics to link project management
maturity and risk of project overcost
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.09828v1
- Date: Fri, 18 Sep 2020 08:00:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-17 03:26:21.981078
- Title: Use of Bayesian Network characteristics to link project management
maturity and risk of project overcost
- Title(参考訳): ベイズネットワーク特性を用いたプロジェクト管理の成熟度とプロジェクトの過コストリスクのリンク
- Authors: Felipe Sanchez (ERPI), Davy Monticolo (ERPI), Eric Bonjour (ERPI),
Jean-Pierre Mica\"elli
- Abstract要約: 本稿では,ベイズネットワークの特徴を利用して専門家の知識を形式化し,プロジェクトオーバーコストデータベースから知識を抽出する。
プロジェクト管理の成熟度がプロジェクト過コストのリスクに与える影響を見積もる手法を開発する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The project management field has the imperative to increase the project
probability of success. Experts have developed several project management
maturity models to assets and improve the project outcome. However, the current
literature lacks of models allowing correlating the measured maturity and the
expected probability of success. This paper uses the characteristics of
Bayesian networks to formalize experts' knowledge and to extract knowledge from
a project overcost database. It develops a method to estimate the impact of
project management maturity on the risk of project overcost. A general
framework is presented. An industrial case is used to illustrate the
application of the method.
- Abstract(参考訳): プロジェクト管理の分野には、プロジェクトの成功確率を高めるための義務があります。
専門家はいくつかのプロジェクト管理成熟度モデルを開発し、プロジェクトの結果を改善した。
しかし、現在の文献には、測定された成熟度と期待される成功確率を関連付けるモデルが欠けている。
本稿では,ベイズネットワークの特徴を用いて専門家の知識を定式化し,プロジェクト費用のかかるデータベースから知識を抽出する。
プロジェクト管理の成熟度がプロジェクト過コストのリスクに与える影響を推定する手法を開発する。
一般的な枠組みが提示される。
工業ケースは、その方法の適用を説明するために使用される。
関連論文リスト
- An Experimental Design Framework for Label-Efficient Supervised
Finetuning of Large Language Models [56.494109292472835]
命令データセットの監視された微調整は、目覚ましいゼロショットの一般化能力を達成する上で重要な役割を担っている。
アクティブラーニングは、未ラベルのプールからアノテートするサンプルの有用なサブセットを特定するのに効果的である。
本研究では,能動学習の計算ボトルネックを回避するための実験設計を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-12T16:56:54Z) - DevEval: Evaluating Code Generation in Practical Software Projects [52.16841274646796]
我々はDevEvalという名の新しいベンチマークを提案し、実践プロジェクトにおける開発者の経験と一致している。
DevEvalは、119の実用的なプロジェクトから2,690のサンプルを含む厳格なパイプラインを通じて収集される。
DevEvalの5つの人気のあるLCMを評価し、コード生成における実際の能力を明らかにする。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-12T06:51:30Z) - Data-Driven Risk Modeling for Infrastructure Projects Using Artificial
Intelligence Techniques [0.0]
本研究では,リスクを自動的に識別するデータ駆動型フレームワークを導入し,早期リスクレジスタの品質とリスク評価について検討する。
アメリカの主要交通計画70以上のリスクレジスターが入力データセットを構成している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-23T21:02:54Z) - Data-driven project planning: An integrated network learning and
constraint relaxation approach in favor of scheduling [0.43512163406552007]
プロジェクト計画を担当するプランナーは、実行すべきアクティビティのセットを選択し、優先順位の制約を決定し、一時的なプロジェクト制約に従ってそれらをスケジュールする必要があります。
インフラ構築や情報システム開発プロジェクトといった,プロジェクトのクラスを対象としたデータ駆動型プロジェクト計画手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-20T05:13:17Z) - How Early Participation Determines Long-Term Sustained Activity in
GitHub Projects? [20.236570418427533]
早期参加要因と長期プロジェクト持続可能性との関係を検討することを目的とする。
我々は、290,255のGitHubプロジェクトの持続可能性を予測するために、Blumbergのパフォーマンスモデルと機械学習を組み合わせた新しい方法論を活用する。
OSSプロジェクトのインキュベーションに先行経験があれば,早期参加者がプロジェクトの将来の持続的活動に肯定的な影響を与えることを定量的に示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-11T08:24:41Z) - Model Reprogramming: Resource-Efficient Cross-Domain Machine Learning [65.268245109828]
視覚、言語、音声などのデータに富む領域では、ディープラーニングが高性能なタスク固有モデルを提供するのが一般的である。
リソース制限されたドメインでのディープラーニングは、(i)限られたデータ、(ii)制約付きモデル開発コスト、(iii)効果的な微調整のための適切な事前学習モデルの欠如など、多くの課題に直面している。
モデル再プログラミングは、ソースドメインから十分に訓練されたモデルを再利用して、モデル微調整なしでターゲットドメインのタスクを解くことで、リソース効率のよいクロスドメイン機械学習を可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-22T02:33:54Z) - "Project smells" -- Experiences in Analysing the Software Quality of ML
Projects with mllint [6.0141405230309335]
ソフトウェアの品質に関するより包括的な視点として,プロジェクトマネジメントにおける欠陥を考慮に入れた,プロジェクト臭いという新しい概念を紹介します。
オープンソースの静的解析ツールmllintも、これらの検出と緩和を支援するために実装されている。
この結果から,現在開発中のプロジェクトのニーズに適合する文脈対応静的解析ツールの必要性が示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-20T15:52:24Z) - The Efficiency Misnomer [50.69516433266469]
我々は、共通のコスト指標、それらの利点とデメリット、そしてそれらが相互に矛盾する方法について論じる。
コストインジケータの不完全な報告が、どのようにして部分的な結論をもたらすかを示し、異なるモデルの実践的考察の曖昧さや不完全さを図示する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-25T12:48:07Z) - A Proposed Framework for the Comprehensive Scalability Assessment of
ICTD Projects [0.0]
ICTDプロジェクトのスケーラビリティは、この分野では無視されている必須のトピックである。
本研究では,システム理論と増幅理論を用いたCSAF(Comprehensive Scalability Assessment Framework)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-22T15:29:53Z) - Estimating Fund-Raising Performance for Start-up Projects from a Market
Graph Perspective [58.353799280109904]
市場環境を利用して未公開プロジェクトの資金調達実績を予測するためのグラフベースの市場環境(GME)モデルを提案する。
具体的には、市場環境を利用して未公開プロジェクトの資金調達実績を予測するグラフベースの市場環境(GME)モデルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-27T02:39:30Z) - Cost-Sensitive Portfolio Selection via Deep Reinforcement Learning [100.73223416589596]
深層強化学習を用いたコスト依存型ポートフォリオ選択手法を提案する。
具体的には、価格系列パターンと資産相関の両方を抽出するために、新しい2ストリームポートフォリオポリシーネットワークを考案した。
蓄積したリターンを最大化し、強化学習によるコストの両立を抑えるため、新たなコスト感受性報酬関数が開発された。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-06T06:28:17Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。