Web
разработка

Определение целей проекта

• Определяются бизнес-задачи и ожидаемые результаты от внедрения модели.

• Формируются гипотезы, которые модель должна подтвердить или опровергнуть.

Определение метрик и KPI

• Определяются ключевые метрики:

• Классификация: точность (Precision), полнота (Recall), F1-score, AUC-ROC.

• Регрессия: среднеквадратичная ошибка (MSE, RMSE), средняя абсолютная ошибка (MAE).

• Временные ряды: средняя абсолютная процентная ошибка (MAPE).

• Определяются бизнес-метрики (конверсия, прогнозирование спроса, снижение затрат).

Анализ доступных данных

• Осуществляется аудит источников: базы данных (PostgreSQL, MongoDB), API, веб-скрапинг.

• Определяются требования к частоте обновления данных и их доступности.

Формирование архитектуры решения

• Определяются основные инструменты: Python, библиотеки для машинного обучения (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, XGBoost).

• Выбирается стратегия развертывания: локально (ONNX, TensorRT) или в облаке (AWS, Google Cloud).

Сбор и хранение данных

• Определяются источники данных: базы данных, API, облачные хранилища.

• Организуется процесс сбора и хранения данных с учетом их обновляемости.

Очистка и обработка данных

• Удаляются дубликаты, обрабатываются пропущенные значения, устраняются выбросы.

• Выполняются преобразования: нормализация числовых данных, кодирование категориальных признаков.

Разделение данных

• Разделяются тренировочная (70%), валидационная (15%) и тестовая (15%) выборки.

• Используется кросс-валидация (Stratified K-Fold) для повышения надежности модели.

Исследование структуры данных

• Строятся распределения признаков, выявляются выбросы и пропущенные значения.

• Анализируются корреляции признаков для выявления зависимостей.

Выявление аномалий и выбросов

• Используются графики (boxplot, гистограммы) для визуализации данных.

• Применяются статистические методы для обнаружения аномалий (IQR, Z-score).

Формирование гипотез для модели

• Производится отбор значимых признаков и создание новых (feature engineering).

• Оптимизируется структура данных для лучшего обучения модели.

Выбор алгоритмов и архитектуры

• Определяются алгоритмы для классификации: логистическая регрессия, случайный лес, градиентный бустинг (XGBoost, LightGBM, CatBoost).

• Используются нейросетевые архитектуры: рекуррентные сети (RNN, LSTM), сверточные сети (CNN), трансформеры (BERT, GPT).

Обучение модели

• Производится настройка гиперпараметров с использованием автоматизированных инструментов (Optuna, GridSearch).

• Настраивается процесс обучения модели с учетом ограничений вычислительных ресурсов.

Оптимизация модели

• Применяется регуляризация (L1, L2) для борьбы с переобучением.

• Оптимизируется быстродействие модели с помощью квантизации и сжатия.

Проверка качества предсказаний

• Анализируются метрики:

• F1-score, ROC-AUC для классификации.

• RMSE, MAE для регрессии.

• Используется кросс-валидация для повышения надежности результатов.

Интерпретация модели

• Анализируется важность признаков с использованием SHAP, LIME.

• Проверяется устойчивость модели к изменению данных.

A/B-тестирование модели

• Сравнивается качество новой модели с предыдущими версиями.

• Оценивается влияние модели на ключевые бизнес-показатели.

Развертывание модели

• Настраивается API-доступ к модели через FastAPI, Flask.

• Контейнеризируется приложение с помощью Docker и Kubernetes.

Мониторинг и контроль качества

• Настраиваются системы мониторинга (Prometheus, Grafana) для отслеживания производительности модели.

• Реализуются механизмы обнаружения деградации модели (Data Drift, Model Drift).

Поддержка и развитие

• Автоматизируется процесс повторного обучения модели при появлении новых данных.

• Внедряются механизмы CI/CD для обновления модели без остановки сервиса.