Подробная информация о модели:
Авторы: СПбПУ Петра Великого
Тип модели: Новая модель
Рекомендации по использованию (формат входных и выходных данных, рекомендации по настройке): Работа на исторических данных и данных реального времени
Фреймворк: PyTorch
Открытость: Несвободного использования
Наличие пропусков: 5-10%
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 более 10% дубликатов
Доля объектов, содержащих не соответствующие действительности данные: Превышает 10%
Наличие артефактов обработки: Менее 10%.
Согласованность временных данных (для временных рядов): Все признаки согласованы во времени
Наличие документации с описанием признаков, их источников и методов предварительной обработки: Краткое описание источников, формата данных и процедур предварительной обработки
Достоверность источников данных: Присутствуют как достоверные, так и недостоверные источники
Достаточность датасета для обучения: Исследуемый датасет составляет менее 50% от среднего по отрасли
Отсутствие данных из обучающей выборки в тестовой: Выборки взаимозависимы или независимость не подтверждена
Соотношение размеров обучающей и тестовой выборок: Тестовая выборка составляет 10-30% от общей или обоснована необходимость другого соотношения.
Предотвращение переобучения: Методы предотвращения переобучения применялись и представлен сравнительный анализ до и после их применения
Отбор признаков: Оценено влияние каждого признака на результат работы модели, неинформативные признаки исключены или отбор не применим
Оптимизация гиперпараметров: Методы оптимизации гиперпараметров применялись
Анализ разложения ошибки на смещение и разброс: Анализ производился или анализ не применим для оцениваемого случая
Входной контроль данных: Проводится комплексная проверка и обработка входящих данных или проверка не требуется
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: Меньше половины используемых библиотек и инструментов не являются отечественными
Документация к модели: Представлены инструкции по применению модели и ожидаемый результат
Решение моделью актуальных отраслевых задач (применимо для моделей, не носящих исследовательский характер): Модель имеет потенциал применения в 2 или более отраслях
Метрики качества машинного обучения: Результаты работы модели значительно улучшают исходный процесс или превосходят среднеотраслевые
Новизна модели: Аналоги отсутствуют
Стабильность: Качество работы модели сохраняется
Робастность: Качество работы модели сохраняется
Автономность: Требуется минимальное человеческое участие
Опытная эксплуатация: Модель тестировалась в реальном рабочем режиме с подтверждением эффективности
Масштаб применимости: Число потенциальных пользователей превышает 5 или модель можно применять в 2 и более отраслях
Обоснованность потребляемых вычислительных ресурсов: Оптимальное потребление вычислительных ресурсов
Сбалансированность классов. (для задач классификации): Доли классов в обучающей и тестовой выборках одинаковы
Сбалансированность данных обучения и теста (для задач классификации): Незначительное расхождение в долях классов между выборками
Уровень технологической готовности: MLTRL 5: Опытная эксплуатация прототипа решения.
Уровень технологической зрелости (MLTRL): MLTRL 5: Опытная эксплуатация прототипа решения
На каких условиях предоставляется доступ к ML-модели: Возможно предоставление бесплатного демо-доступа по согласованию с Заказчиком
Доступность модели и наличие возможных барьеров для тестирования для зарубежных разработчиков: Необходимо согласование с Заказчиком (АО «Кольская ГМК»)
Свободный комментарий для информации, которая на ваш взгляд также необходима: Математико-программное обеспечение получило одобрение одной из ведущих производственных компаний и рекомендовано к масштабированию в отрасли. Оригинальность и Инновационность модели подтверждена 4 РИДами. Научная новизна инновационных моделей апробирована на нескольких отечественных и научных конференциях.
