Уникальный массив данных накопленный в ходе разработки и развития моделей машинного обучения и систем искусственного интеллекта совместно с лидерами отрасли и передовыми командами молодых и перспективных специалистов. Систематизированное безопасное хранилище данных, используемых для обучения моделей машинного обучения, состоит из нескольких компонентов, в создании каждого из которых были использованы передовые инициативы и лучшие практики применения и развития систем искусственного интеллекта. В ходе разработки данного продукта были определены 3 ключевые направления совершенствования для продления срока жизни продукта и поддержания в актуальном состояние с возможностью регулярного обновления:

– Сбор данных: Это процесс получения данных из различных источников, таких как файлы, базы данных, API и другие. Данные могут быть структурированными (например, таблицы), неструктурированными (тексты, изображения) или полуструктурированными (JSON, XML).

– Обработка данных: Этот этап включает в себя очистку, преобразование и нормализацию данных для того, чтобы они были пригодными для использования в моделях машинного обучения. Очистка может включать удаление дубликатов, пропусков и выбросов, преобразование может включать кодирование категориальных переменных и нормализация - приведение данных к диапазон от 0 до 1.

– Разделение данных на обучающую, валидационную и тестовую выборки: Это необходимо для оценки качества модели на разных этапах обучения. Обучающая выборка используется для обучения модели, валидационная - для настройки гиперпараметров и оценки производительности модели на невидимых данных, тестовая - для оценки окончательной производительности модели.

Свидетельство о гос. регистрации интеллектуальной собственности 
№ 2023621377 от 03.05.2023

Реализация ПО не производится