Подробная информация о модели:
Авторы: Газпром нефть
Тип модели: Новая модель
Рекомендации по использованию (формат входных и выходных данных, рекомендации по настройке): Гидродинамическая модель пласта
Фреймворк: PyTorch
Открытость: Несвободного использования
Наличие пропусков: Менее 5% или пропуски объясняются природой данных
Наличие аномальных данных: менее 1%
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: Несоответствующие действительности данные отсутствуют
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 50-100% от среднего по отрасли
Уровень технологической готовности: MLTRL 3: Прототипирование (обучение) модели и подтверждение концепции
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 не 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 разложения ошибки на смещение, разброс и шум не производился
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 не содержит инструментов 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
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 модели сохраняется
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: Оптимальное потребление вычислительных ресурсов
На каких условиях предоставляется доступ к ML-модели: Покупка лицензии
