Подробная информация о модели:
Авторы: АО "ОДК-Авиадвигатель"
Тип модели: Новая модель
Рекомендации по использованию (формат входных и выходных данных, рекомендации по настройке): Вход - изображение, частота колебаний, выход - форма колебаний
Фреймворк: Keras
Открытость: Несвободного использования
Наличие пропусков: Менее 5% или пропуски объясняются природой данных
Наличие аномальных данных: 10% и более или данные имеют несогласованный формат
Согласованность форматов данных: В данных присутствуют признаки с несогласованным форматом
Уникальность данных: Обучающий набор содержит менее 5% дубликатов или их присутствие обосновано условиями решаемой задачи
Доля объектов, содержащих не соответствующие действительности данные: Превышает 10%
Сбалансированность классов (для задач классификации): Доли классов в обучающей и тестовой выборках одинаковы
Наличие артефактов обработки: 10-20%
Согласованность временных данных (для временных рядов): Не применимо
Наличие документации с описанием признаков, их источников и методов предварительной обработки: Краткое описание источников, формата данных и процедур предварительной обработки
Достоверность источников данных: только достоверные источники
Достаточность датасета для обучения: Исследуемый датасет больше среднеотраслевого либо такие датасеты ранее отсутствовали
Отсутствие данных из обучающей выборки в тестовой: Выборки независимы и представлено подтверждение
Соотношение размеров обучающей и тестовой выборок: Тестовая выборка составляет менее 10% или более 30% от общей
Предотвращение переобучения: Методы предотвращения переобучения применялись
Отбор признаков: Оценено влияние каждого признака на результат работы модели, неинформативные признаки исключены или отбор не применим
Оптимизация гиперпараметров: Методы оптимизации гиперпараметров применялись и представлен сравнительный анализ до и после их применения, либо модель не имеет гиперпараметров
Анализ разложения ошибки на смещение и разброс: Анализ разложения ошибки на смещение, разброс и шум не производился
Входной контроль данных: Присутствуют отдельные механизмы проверки и обработки входящих данных
Интерпретируемость результатов: Обеспечена интерпретируемость результатов работы модели
Возможности предварительной настройки: Предварительная настройка доступна или не требуется
Инструменты визуализации и контроля: Модель имеет в составе все необходимые инструменты визуализации и контроля
Требования к компетенциям пользователя: Применять и интерпретировать результаты могут только специалисты, разбирающиеся в программировании и (или) имеющие другие специализированные технические навыки
Зависимость от зарубежных/открытых библиотек и инструментов: Больше половины используемых библиотек не являются отечественными
Документация к модели: Документация отсутствует
Сбалансированность данных обучения и теста (для задач классификации): Доли классов в обучающей и тестовой выборках одинаковы
Решение моделью актуальных отраслевых задач (применимо для моделей, не носящих исследовательский характер): Модель решает, как минимум одну актуальную отраслевую задачу или исследовательский потенциал
Метрики качества машинного обучения: Результаты работы модели значительно улучшают исходный процесс или превосходят среднеотраслевые
Новизна модели: Существуют зарубежные аналоги, отсутствуют российские
Стабильность: Наблюдается допустимое снижение качества
Робастность: Качество работы моделей при зашумлении данных неудовлетворительное
Автономность: Требуется минимальное человеческое участие
Опытная эксплуатация: Модель тестировалась в реальном рабочем режиме с подтверждением эффективности
Масштаб применимости: Число потенциальных пользователей модели в рамках одной отрасли меньше 5
Обоснованность потребляемых вычислительных ресурсов: Эффективное потребление вычислительных ресурсов
Уровень технологической зрелости (MLTRL): MLTRL 6: Доработка решения по результатам опытной эксплуатации.
