Predict AutoML

Predict AutoML - средство интеллектуального анализа данных собственной разработки ООО «МЭЙЛ.РУ». Обеспечивает автоматизированное построение моделей машинного обучения, предварительную обработку данных, отбор признаков, оптимизацию гиперпараметров, оценку моделей, создание прогнозов и интеграцию с системами аналитики. Система предназначена для использования аналитиками и data scientists для быстрого построения и развертывания моделей машинного обучения.

Основные возможности:

• Автоматизированное построение моделей - AutoML
• Предварительная обработка данных - очистка
• Отбор признаков - feature selection
• Оптимизация гиперпараметров - tuning
• Оценка моделей - валидация
• Сравнение моделей - выбор лучшей
• Создание прогнозов - prediction
• Управление моделями - версионирование
• Создание отчётов - документирование
• Интеграция с системами - подключение

Функции автоматизированного построения моделей:

• Выбор типа задачи - классификация, регрессия, кластеризация
• Загрузка данных - импорт
• Автоматический анализ данных - profiling
• Автоматический отбор алгоритмов - какие алгоритмы использовать
• Автоматическое построение pipeline - автоматизация
• Автоматическое обучение моделей - training
• Автоматическое обучение на кроссе-валидации - evaluation

Функции предварительной обработки данных:

• Управление пропусками - отсутствующие значения
• Нормализация данных - масштабирование
• Кодирование категориальных переменных - encoding
• Управление выбросами - outliers
• Преобразование переменных - трансформация
• Создание новых признаков - feature engineering

Функции отбора признаков:

• Анализ корреляции - связь между признаками
• Статистический отбор - значимость
• Отбор методом случайного леса - importance
• Отбор методом перестановок - permutation
• Управление количеством признаков - сколько использовать

Функции оптимизации гиперпараметров:

• Сетевой поиск - grid search
• Случайный поиск - random search
• Байесовская оптимизация - bayesian optimization
• Управление пространством параметров - какие параметры менять
• Параллельный поиск - многопоточность

Функции оценки моделей:

• Метрики для классификации - accuracy, precision, recall, F1
• Метрики для регрессии - MAE, MSE, RMSE, R2
• Кроссовая валидация - k-fold
• Матрица ошибок - confusion matrix
• ROC-кривая - roc curve
• Precision-Recall кривая - pr curve

Функции сравнения моделей:

• Сравнение метрик - какая лучше
• Сравнение времени обучения - скорость
• Сравнение размера модели - объём
• Ранжирование моделей - топ модели
• Экспорт лучшей модели - сохранение

Функции создания прогнозов:

• Прогнозирование на тестовом наборе - test set
• Прогнозирование на новых данных - production
• Получение вероятностей - confidence
• Интерпретация прогнозов - объяснение
• Управление пакетным прогнозированием - batch prediction
• Управление потоковым прогнозированием - streaming prediction

Функции управления моделями:

• Версионирование моделей - история версий
• Сохранение моделей - storage
• Загрузка моделей - retrieval
• Экспорт моделей - export formats
• Развертывание моделей - deployment
• Мониторинг моделей - production monitoring

Функции создания отчётов:

• Отчет об анализе данных - profiling
• Отчет о построении моделей - процесс
• Отчет о результатах моделей - метрики
• Отчет о важности признаков - feature importance
• Отчет о гиперпараметрах - параметры
• Дашборды - визуальные представления

Функции интеграции с системами:

• Интеграция с системой управления данными - data lake
• Интеграция с системой BI - аналитика
• Интеграция с системой CRM - управление клиентами
• Интеграция с системой ERP - управление предприятием
• Интеграция с системой управления производством - MES
• API для интеграции - программный интерфейс

Применение:

• Прогнозирование спроса
• Прогнозирование оттока клиентов
• Классификация объектов
• Анализ данных
• Принятие решений на основе данных
• Выявление закономерностей

Интеграции:

• Системы управления данными
• BI-платформы
• CRM системы
• ERP системы
• Системы управления производством

Технические характеристики:

• Тип ПО - средства интеллектуального анализа данных
• Развертывание - облачное, локальное
• Архитектура - модульная
• Доступ - веб-интерфейс, API, SDK
• Масштабируемость - для работы с большими данными
• Производительность - оптимизирована для обучения моделей
• Надежность - высокая доступность
• Безопасность - контроль доступа, шифрование

Компоненты системы:

• Модуль загрузки данных - импорт
• Модуль предварительной обработки - очистка
• Модуль отбора признаков - feature selection
• Модуль автоматического построения - AutoML
• Модуль оценки моделей - validation
• Модуль развертывания - deployment
• Модуль отчётности - документирование

Основные показатели:

• Точность моделей
• Время построения моделей
• Использование вычислительных ресурсов
• Качество предсказаний
• Скорость обучения

Типы пользователей:

• Data Scientists - построение моделей
• Бизнес-аналитики - анализ
• Администраторы - управление системой
• Разработчики - интеграция

Стандарты и соответствие:

• Разработка - внутренняя разработка, служебное произведение
• Назначение - средства интеллектуального анализа данных

Правовые аспекты:

• Разработчик - ООО «МЭЙЛ.РУ»
• Разработка - внутренняя разработка как служебное произведение
• Применение - интеллектуальный анализ данных и машинное обучение