Кейс 2. Прогноз времени выполнения задачи разработчиком

2. «Прогноз времени выполнения задачи разработчиком»

Суть кейса

Внутренний инструмент для планирования спринтов.

Признаки:

• story points

• количество затронутых файлов

• количество строк изменений

• опыт разработчика (в месяцах)

Цель: Предсказать время выполнения задачи (в часах).

Почему это круто

• необычный, «инженерный» ML

• хорошо показывает, что ML — это не только картинки

• веса легко интерпретируются

Реализация

Pure PHP

• данные можно брать из Git / Jira API

• обучение оффлайн

• предсказание — в CI или planning tool

Особенно хорошо показать:

• переобучение

• шум в данных

• why MSE, а не MAE

PHP + библиотека

Rubix ML

composer require rubix/ml

use Rubix\ML\Regressors\LinearRegression;
use Rubix\ML\Datasets\Labeled;

$samples = [
    [5, 3, 200, 24],
    [8, 5, 500, 12],
    [3, 1, 100, 36],
];

$labels = [6.5, 12.0, 4.0];

$dataset = Labeled::build($samples, $labels);

$model = new LinearRegression();
$model->train($dataset);

$hours = $model->predict([[6, 4, 300, 18]]);