Подробная информация о модели:
Авторы: АО "ОДК-Авиадвигатель"
Тип модели: Новая модель
Рекомендации по использованию (формат входных и выходных данных, рекомендации по настройке): Вход предыдущие показания телеметрии за n_time, вероятные показания телеметрии на m_time
Фреймворк: Keras
Открытость: Несвободного использования
Наличие пропусков: Менее 5% или пропуски объясняются природой данных
Наличие аномальных данных: 5-10%
Согласованность форматов данных: Признаки с несогласованным форматом отсутствуют
Уникальность данных: Обучающий набор содержит менее 5% дубликатов или их присутствие обосновано условиями решаемой задачи
Доля объектов, содержащих не соответствующие действительности данные: От 5% до 10%
Сбалансированность классов (для задач классификации): Доли классов в обучающей и тестовой выборках одинаковы
Наличие артефактов обработки: Менее 10%.
Согласованность временных данных (для временных рядов): Не применимо
Наличие документации с описанием признаков, их источников и методов предварительной обработки: Документация отсутствует
Достоверность источников данных: только достоверные 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 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
Анализ разложения ошибки на смещение и разброс: Анализ производился или анализ не применим для оцениваемого случая
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: Для обеспечения визуализации и контроля работы модели требуется небольшое количество сторонних
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 имеет потенциал применения в 2 или более отраслях
Метрики качества машинного обучения: Результаты работы модели сопоставимы с исходным процессом по ключевым параметрам, или решения с таким уровнем качества уже существуют
Новизна модели: На российском и международном рынке массово представлены функциональные аналоги
Стабильность: Наблюдается допустимое снижение качества
Робастность: Наблюдается допустимое снижение качества
Автономность: Требуется минимальное человеческое участие
Опытная эксплуатация: Модель тестировалась в математических симуляциях (имитационные, агентные модели и т. д.) с подтверждением эффективности
Масштаб применимости: Число потенциальных пользователей превышает 5 или модель можно применять в 2 и более отраслях
Обоснованность потребляемых вычислительных ресурсов: Эффективное потребление вычислительных ресурсов
Уровень технологической зрелости (MLTRL): MLTRL 5: Опытная эксплуатация прототипа решения
