FEDOT.Industrial: фреймворк автоматического машинного обучения для промышленных задач
Предназначен для автоматизации процесса разработки предиктивных моделей на данных для технических систем полного цикла на основе методов эволюционной оптимизации. Поддерживаются задачи прогнозирования, классификации и выявления аномалий для одномерных и многомерных временных рядов, а также пространственно-временных полей различной природы.
Эффекты от внедрения
- Сокращение времени создания и оптимизации композитных моделей в несколько раз
- Автоматизированное построение пайплайнов позволяет достичь высоких показателей качества прогнозов
- Оптимизация бизнес-процессов за счёт быстрой адаптации моделей под конкретные задачи
Визуализация
Конкурентные преимущества
Универсальность: позволяет решать задачи классификации, регрессии и прогнозирования временных рядов на данных различной природы
Интегрируемость: легко объединяется с популярными ML-библиотеками (scikit-learn, keras, CatBoost и др.) и кастомными решениями
Общая информация
УГТ-8
Система проверена на работоспособность в своей конечной форме и в ожидаемых условиях эксплуатации
Руководитель разработки
к.т.н. Илья Ревин ierevin@itmo.ru
Инициатор
