Платформа разработки моделей машинного обучения 7TECH ML

Cloud Native платформа, обеспечивающая полный цикл анализа данных, разработки, развертывания и мониторинга моделей машинного обучения. Благодаря готовой экосистеме пакетов по машинному обучению, компьютерному зрению, обработке сигналов и параллельной обработке, платформа позволяет в короткие сроки обучать модели и создавать ML-сервисы

Преимущества:

ПРОСТОТА СОЗДАНИЯ СЕРВИСОВ
За счет поддержки всех популярных фреймворков машинного обучения и языков программирования

БЫСТРОТА РАЗРАБОТКИ
Обеспечивается Agile-методологиями и непрерывностью цикла разработки и внедрения готовых моделей ML

АКТУАЛЬНОСТЬ И ДОСТУПНОСТЬ ДАННЫХ
Благодаря структурированному версионному хранению обучающих датасетов и моделей машинного обучения

ГИБКОСТЬ ПЛАТФОРМЫ
Обеспечивается модульностью архитектуры и предоставляет возможность реализации сложных бизнес-сценариев с использованием моделей глубокого машинного обучения

АРГУМЕНТИРОВАННОСТЬ РЕШЕНИЙ
Обоснована объясняемым AI, позволяющим на естественном языке понять логику принятия решений ИИ

МОНИТОРИНГ ЭФФЕКТИВНОСТИ
Обеспечивается непрерывным мониторингом бизнес-показателей функционирования моделей

Архитектура
мл.png

Платформа позволяет осуществлять параллельную обработку больших массивов данных, что существенно увеличивает скорость вычислений и разработки приложений. Возможность создания сложных архитектур нейронных сетей для глубокого обучения обеспечена использованием современных и популярных фреймворков и языков программирования.

Примеры реализованных сервисов:

ЦИФРОВОЙ ПРОФИЛЬ
Конфигурируемый сервис, объединяющий разрозненную информацию о клиенте в один цифровой профиль

СЕГМЕНТАЦИЯ БОЛЬШИХ ДАННЫХ
Осуществляет сегментацию больших данных, для последующей маркетинговой аналитики, выявления аномалий, выявления групп схожих пользователей компаний, объектов мониторинга

БИЗНЕС АНАЛИТИКА
Сервис на основе данных данных осуществляет формирование многомерных витрин данных и их анализ

ПОИСКОВАЯ СТРОКА
Осуществляет полнотекстовый, семантически ориентированный многоиндексный поиск с гибкими возможностями настройки

РЕКОМЕНДАТЕЛЬНАЯ СИСТЕМА
Осуществляет построение рекомендаций по предложению товаров и услуг для клиентов и партнеров

ГЕОПРИВЯЗКА
По контексту сообщения сортирует (тегирует) его в гео-локацию (субъект РФ или детальнее)

КЛАССИФИКАЦИЯ ТЕКСТА
Осуществляет классификацию текста с помощью натренированной нейронной сети

ВЫДЕЛЕНИЕ ИМЕНОВАННЫХ СУЩНОСТЕЙ
Выделение в тексте именованных сущностей, позволяющее кластеризовать и обрабатывать данные

КЛАСТЕРИЗАЦИЯ ТЕКСТА И ИЗОБРАЖЕНИЙ
Объединяет тексты или изображения в группы связанные одной тематикой или описывающие одно и тоже событие

Стек:

Среда исполнения - Kubernetes
Хранение и обработка данных - PostgreSQL, MongoDB, redis, neo4j, Spark, elastic, hadoop
Геоинформационная система - OpenStreetMap, OSM Mapnik, PostGIS
Языки программирования - Ruby, JS, Python
WEB-серверы - Nginx, Tornado
Представление статистических данных - Pentaho, Superset
Автоматизация бизнес-процессов - Camunda
Управление очередями сообщений - RabbitMQ, Kafka

Вернуться в решения