Описание системы ValueAI

ValueAI — это система машинного обучения для автоматической классификации данных, позволяющая обучать модели на размеченных наборах и интегрировать их через REST AP. Программный продукт ValueAI (рус. ВейлюАИ) от компании-разработчика WaveAccess Service предназначен для автоматизации классификации данных с применением технологий машинного обучения: он позволяет загружать размеченные и структурированные датасеты, выбирать целевую колонку для предсказаний, обучать модели и анализировать данные на предмет неполноты и корреляции показателей, а также интегрировать обученные модели с другими системами через REST API.

Система ValueAI ориентирована на специалистов по работе с данными, аналитиков, разработчиков и ИТ-специалистов крупных и средних компаний, которые занимаются обработкой и анализом больших объёмов информации, нуждаются в автоматизации процессов классификации данных и интеграции интеллектуальных алгоритмов в существующие информационные системы.

Система будет востребована в компаниях финансового сектора, телекоммуникаций, электронной коммерции, здравоохранения и других отраслях, где требуется высокая точность и скорость обработки структурированных данных, выявление закономерностей и недостатков в наборах данных, а также внедрение моделей машинного обучения в бизнес-процессы.

Функциональные возможности ValueAI:

• Загрузка и обработка данных. Платформа позволяет загружать в систему размеченные и структурированные наборы данных, что обеспечивает основу для последующего анализа и обучения моделей машинного обучения.

• Выбор целевой колонки. Пользователь может определить в загруженном наборе данных целевую колонку, содержащую значение для предсказания, что позволяет сфокусировать процесс обучения модели на конкретной задаче.

• Обучение моделей машинного обучения. ValueAI предоставляет инструменты для обучения моделей на основе загруженных датасетов, что даёт возможность адаптировать систему под специфические задачи классификации данных.

• Анализ качества данных. Система способна выявлять недостатки в наборах данных, такие как неполнота информации или корреляция между различными показателями, что помогает улучшить качество обучающих материалов и повысить точность моделей.

• Классификация поступающих данных. После обучения модель может использоваться для автоматической классификации новых данных того же формата, что обеспечивает эффективное и быстрое распределение информации по категориям.

• Работа с различными форматами данных. Платформа поддерживает обработку разнообразных форматов структурированных данных, что расширяет возможности её применения в разных сферах деятельности.

• Настройка процесса обучения. ValueAI предоставляет пользователю инструменты для настройки параметров обучения моделей, что позволяет оптимизировать процесс под конкретные требования и условия задачи.