我正在尝试找出我需要研究的内容并开始学习尝试将机器学习应用于此问题：

在多个办公室中，我有 20 把椅子，所有这些椅子都需要进行风险评估，因为椅子变老了，我想了解他们什么时候因为其他因素而变得更有风险；年龄、使用情况、上次评估的时间和区域风险级别。然后，我希望能够为每把椅子得出一个简单的风险评分。

我做了一些研究，我认为它指向使用机器学习技术，例如神经网络的监督学习，但我不确定。鉴于我的情况，我应该开始学习和做什么？

此外，我相信，根据我有限的知识，提供我正在使用的所有值在我可以应用的其他项目中是相同的，并将此模型扩展到其他项目？

更多信息；

由于我熟悉 Javascript，因此我选择使用 synaptics.js 来创建神经网络，并且我将在节点服务器中生成示例数据。我将为我的数据集使用以下内容，这些数据集将用作我的学习模型：

年龄（天到年）、位置（低、中、高）、办公室（低、中、高）、上次风险评估日期（天-> 年，上限为 20）、日常使用（低、中、高）和质量（低、中、高）。

以上所有内容都将手动给出预期结果，以便我可以尝试找出一种方法让神经网络处理上述内容并得出与我相同的结论。

使用上述标签，我将添加一个权重，然后将其用于对它应该关联的风险级别进行分类。

我正在寻找神经网络要理解的因素是，考虑到我的因素，具有很多高因素的椅子可能会被置于更高的结果值中，例如风险因素 1-4。然后，我希望我可以将这种学习应用于除椅子以外的多种其他事物，并增加网络可以用来学习的标签。