Система предназначена для автоматизации аналитической деятельности в бизнес-процессах и производстве с использованием алгоритмов машинного обучения.
IT-специалисты ТюмГУ разрабатывают систему для проведения анализа больших объемов данных с применением моделей машинного обучения. Как сообщили в пресс-службе университета, проектом, который вошел в число победителей программы «УМНИК», руководит аспирант Института математики и компьютерных наук ТюмГУ Юлия Боганюк.
Сообщается, что система предназначена для автоматизации аналитической деятельности в бизнес-процессах и производстве с использованием алгоритмов машинного обучения. Использование системы позволит упростить процесс внедрения технологий машинного обучения как в бизнес-сферу, так и в госсектор, тем самым позволит увеличить прибыль, по оценкам команды, от 10 до 40%.
«В некоторых вузах страны уже реализуются отдельные дисциплины и магистерские программы по технологиям машинного обучения и big data. У нас также внедряются отдельные дисциплины и программы по данным технологиям. Наша команда занимается применением технологий машинного обучения и big data для решения практических задач. В процессе работы мы выявили проблемы нехватки высококвалифицированных специалистов, способных решать сложные коммерческие задачи, высокую трудозатратность при внедрении машинного обучения в бизнес-процессы. К тому же есть недостаток объема накопленных данных у малого бизнеса для достоверности полученных результатов», — отметила Юлия Боганюк.
В проекте запланирована разработка блоков для автоматизации процесса анализа данных, включающего этапы предварительной обработки, статистического анализа, обучения моделей Machine learning (23 модели), предсказания результатов решения задачи, оценки точности моделей обучения и визуализации результатов.
Система представляет собой визуальную среду для управления данными и вычислениями над ними. Для работы в системе пользователю не требуется иметь навыки программирования. Реализованные в архитектуре системы распределенные вычислительные узлы позволяют увеличивать мощности сервера при необходимости. Сначала можно использовать один сервер, а в будущем наращивать мощности при увеличении объема обрабатываемых данных.
Проект призван обеспечить доступность использования алгоритмов машинного обучения в госсекторе и среднем и малом бизнесе для более качественной организации бизнес-процессов и увеличения прибыли.
