我正在尝试创建一个工具，该工具可以根据几十个甚至数百个因素和参数来估计完成一个项目需要多少天。

我对人工智能/神经网络/机器学习没有太多经验，但根据我的理解，它擅长模式识别。 如果我创建一个AI程序，并通过向其提供我们已经完成的项目的相关信息（因素和花费的小时数）来训练它，那么它应该能够学会估算未来的项目。

有没有人知道这是否是一种现实的方法？

回答：

老实说，我认为构建一个用于单个任务可能需要多长时间的专家人工神经网络(ANN)会更好。 将会有更多的数据，更频繁地出现； 这将使系统能够更好地进行专业化。

对于整个项目来说，有太多的因素，如果没有庞大的数据集，它就无法准确预测。

如果专家系统被证明是成功的，您可以将一个控制性ANN置于其之上，该ANN从所有任务中获取总的项目时间（由专家ANN预测）和一些其他项目因素（例如员工总数，一年中的时间，预算等），并根据先前项目中收集的此数据进行训练；并从中进行预测。

太多的信息会导致非常嘈杂的数据，并且在边缘情况下产生无意义的输出，尤其是在这种情况下，可能缺乏丰富的训练数据。