Специалисты ТюмГУ разрабатывают систему анализа больших данных

Вслух.ру

Система предназначена для автоматизации аналитической деятельности в бизнес-процессах и производстве с использованием алгоритмов машинного обучения.

Grey

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.

ТюмГУ, ученые, машинное обучение, Big Data

Просмотры: 52

Комментарии

Читать далее