ИТ-специалисты ТюмГУ разрабатывают систему анализа big data
Проект «Разработка системы для проведения анализа больших объемов данных с применением моделей машинного обучения» вошел в число победителей программы«УМНИК». Руководителем проекта является аспирант Института математики и компьютерных наук ТюмГУ Юлия Боганюк. «В некоторых вузах страны уже реализуются отдельные дисциплины и магистерские программы по технологиям машинного обучения и big data. У настакже внедряются отдельные дисциплины и программы по данным технологиям. Наша команда занимается применением технологий машинного обучения и big data для решения практических задач. В процессе работы мы выявили проблемы нехватки высококвалифицированных специалистов, способных решать сложные коммерческие задачи,высокую трудозатратность при внедрении машинного обучения в бизнес-процессы. К тому же есть недостаток объема накопленных данных у малого бизнеса для достоверности полученных результатов», – говорит Юлия. Работа над проектом ведется командой студентов Института математики и компьютерных наук ТюмГУ. Кураторами проектаявляются завкафедрой программного обеспечения Марина Воробьеваипреподаватель кафедры информационной безопасности Артем Воробьев. Решение команды –система для автоматизации аналитической деятельности в бизнес-процессах и производстве с использованием алгоритмов машинного обучения. Использование системы позволит упростить процесс внедрения технологий машинного обучения как в бизнес-сферу, так и в госсектор, тем самым позволит увеличить прибыль, по оценкам команды, от 10 до 40%. В проекте запланирована разработка блоков для автоматизации процесса анализа данных, включающего этапы предварительной обработки, статистического анализа, обучения моделей Machine learning (23 модели), предсказания результатов решения задачи, оценки точности моделей обучения и визуализации результатов. Система представляет собой визуальную среду для управления данными и вычислениями над ними. Для работы в системе пользователю не требуется иметь навыки программирования. Реализованные в архитектуре системы распределенные вычислительные узлы позволяют увеличивать мощности сервера при необходимости. Сначала можно использовать один сервер, а в будущем наращивать мощности при увеличении объема обрабатываемых данных. Проект призван обеспечить доступность использования алгоритмов машинного обучения в госсекторе и среднем и малом бизнесе для более качественной организации бизнес-процессов и увеличения прибыли. Источник: Управление стратегических коммуникаций ТюмГУ
Партнёр:
Тюменский государственный университет