Разработка моделей машинного обучения

Назначение

Создание математических моделей, способных обучаться на данных и использовать полученные знания для решения задач, таких как классификация, регрессия, кластеризация, прогнозирование и другие.

Использование

• Автоматизация принятия решений.
• Прогнозирование спроса.
• Персонализация рекомендаций.
• Выявление мошеннических операций.
• Анализ изображений и видео.
• Обработка естественного языка.

Уровни

• Анализ данных: изучение данных, определение их структуры и свойств, выявление закономерностей и аномалий.
• Выбор алгоритма: выбор наиболее подходящего алгоритма машинного обучения для решения конкретной задачи.
• Обучение модели: обучение выбранного алгоритма на данных.
• Оценка модели: оценка качества обученной модели и ее способности решать поставленную задачу.
• Развертывание модели: интеграция обученной модели в приложение или систему.
• Мониторинг модели: мониторинг работы модели и ее переобучение при необходимости.

Сервисы

• Анализ данных.
• Разработка моделей машинного обучения.
• Развертывание моделей машинного обучения.
• Поддержка и сопровождение моделей машинного обучения.

Состав

• Data Scientists.
• Разработчики ПО.
• Инженеры машинного обучения.
• Документация.