Тема выпускной квалификационной работы: «Система интеллектуального анализа заявок пользователей телекоммуникационных услуг». Данная работа посвящена исследованию возможности применения алгоритмов машинного обучения для анализа и классификации обращений пользователей телекоммуникационных услуг для снижения числа инцидентов в работе крупной информационной системы, благодаря раннему обнаружению некорректной обработки заявок. Задачи, решаемые в ВКР: • Исследование существующих методов анализа информационных систем, выявление их недостатков и преимуществ; • Проектирование структуры и алгоритма работы системы анализа генерируемых и аккумулированных данных, использующего в себе методы машинного обучения; • Программная реализация предложенного алгоритма с использованием языка программирования Python и набора его библиотек; • Проведение обучения нейронных сетей алгоритма на тестовых данных, апробация разработанной системы анализа; • Получение результатов и формирование выводов о работоспособности разработанного алгоритма. В рамках работы были изучены предлагаемые методы решения поставленной задачи, проведен сравнительный анализ. Кроме того, в работе осуществляется изучение свойств классификаторов, нейронных сетей и возможности их применения в задаче. В ходе реализации проекта и написания работы, использовались современные и активно развивающиеся продукты. Система точно классифицирует обращения пользователей на тестовых данных.

The subject of the graduate qualification work is "The system of intellectual analysis of applications of telecommunication services users." This work is devoted to the study of the possibility of using machine learning algorithms for the analysis and classification of communications from users of telecommunication services to reduce the number of incidents in the operation of a large information system due to the early detection of incorrect processing of applications. The tasks solved in this graduate qualification work: • The study of existing methods of analysis of information systems, identifying their disadvantages and advantages; • Designing the structure and operation algorithm of a system for analyzing generated and accumulated data using machine learning methods; • Software implementation of the proposed algorithm using the Python programming language and a set of its libraries; • Training of neural networks of the algorithm on test data, testing of the developed analysis system; • Obtaining results and generating conclusions about the health of the developed algorithm Within the framework of the work, the proposed methods for solving the problem were studied, a comparative analysis was carried out. In addition, the study of the properties of classifiers, neural networks and the possibility of their application in the task is carried out. During the implementation of the project and writing the work, modern and actively developing products were used. The system accurately classifies user requests for test data.