Аннотация:В статье рассмотрены ключевые характеристики стандартных методов машинного обучения, используемых компаниями в операционных бизнес-процессах. В условиях отечественного курса на развитие инновационного бизнеса, цифровой экономики и инфраструктуры для хранения данных человеческий фактор приобретает ключевое значение. Применение методов искусственного интеллекта в работе сотрудников малых предприятий встречает препятствия, которые заключаются в том числе и в отсутствии представлений у персонала о стратегической функциональности существующих в настоящее время алгоритмов бизнес-процессов. Малые коммерческие предприятия сталкиваются с проблемой незнания основных инструментальных принципов функционирования и использования алгоритмов машинного обучения. Вместе с тем бизнес-процессы предприятия могут быть качественно улучшены благодаря имплементации (реализации) алгоритмов машинного обучения. Авторами приведен формальный и аналитический обзор существующих базовых алгоритмов, используемых рядом крупных коммерческих компаний в качестве потенциального средства для оптимизации бизнеса малого предприятия. Описаны виды алгоритмов и моделей машинного обучения - множественная модель регрессии, логистическая регрессия и др., а также инструментальные проблемы их использования аналитиками и разработчиками предприятия. Даны рекомендации по применению данных моделей для повышения эффективности работы малых коммерческих предприятий.