Описание
Универсальный программно-технический комплекс «Система предиктивной аналитики» (ПТК) представляет собой мощное решение для автоматизации полного жизненного цикла рекомендательных систем с использованием алгоритмов машинного обучения. Данный комплекс охватывает этапы получения, очистки и подготовки исторических данных, а также обучение и анализ предсказательной точности и силы моделей.
В составе архитектуры ПТК выделяются ключевые инфраструктурные компоненты: серверная часть с REST API и механизмами управления пользователями и проектами, контейнизатор приложений, использующий Docker, обучающее ядро, а также база данных PostgreSQL, которая служит хранилищем для данных и моделей.
Программно-технический комплекс обеспечивает первичную обработку данных с помощью механизмов препроцессинга, которые включают в себя проверку данных, очистку, векторизацию текстов, заполнение отсутствующих значений и удаление аномалий. Также поддерживается обучение и ранжирование моделей на основании предоставленных пользователем данных с использованием базового и расширенного сценариев.
Программное обеспечение ориентировано на следующих пользователей: организации, работающие с большими объемами данных, специалисты в области машинного обучения, аналитики и разработчики, стремящиеся получить доступ к функциям предиктивной аналитики с легкостью управления проектами и управления доступом.
Комплекс совместим с различными платформами и следующими операционными системами: Linux и Windows. Он также требует установленные инструменты разработки, такие как Python 3, GitLab, PyCharm CE, VS Code и pgAdmin для оптимальной работы.
В функциональные возможности ПТК входит: обучение моделей на пользовательских данных, загрузка и валидация данных в форматах CSV, JSON, XML, а также расчеты для обработки и извлечения значимых признаков. Заказчик может реализовать алгоритмы машинного обучения, включая регрессию, кластеризацию и классификацию, с последующей возможностью генерации отчетов о предсказании и контроля версий моделей.
Отличительными характеристиками системы являются: встроенная ролевая модель доступа, механизмы ранжирования для подбора наиболее эффективных моделей, а также возможность обогащения данных за счет дополнения новых данных к предыдущим датасетам, что позволяет существенно повысить метрики и качество предсказаний. Учитывая все эти аспекты, «Система предиктивной аналитики» обеспечивает надежное и многофункциональное решение для автоматизации процессов анализа и построения моделей в рамках рекомендательных систем.
Если вы обнаружили ошибку, пожалуйста, уведомите нас — выделите текст с ошибкой и нажмите клавиши Ctrl+Enter. Отключите блокировщик рекламы, если после нажатия комбинации кнопок не срабатывает всплывающее окно.
