POLYMATICA ML - платформа полного цикла для машинного обучения

POLYMATICA

Polymatica ML

Единственная российская платформа полного цикла для машинного обучения


МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ КАК ЧАСТЬ КОРПОРАТИВНОЙ ДНК

Уникальное решение, созданное с учётом лучших западных практик, позволяет не только быстро создавать модели, но и централизованно ими управлять, контролируя все этапы жизненного цикла.

ПОЧЕМУ POLYMATICA ML

Быстрое создание моделей и тестирование гипотез

Простое внедрение моделей в бизнес-процессы

Единый репозиторий для всех ML моделей компании

Встроенный мониторинг качества моделей

Переиспользование моделей по клику мыши

Открытая платформа

МОДУЛИ POLYMATICA ML

DATA DISCOVERY

Исследование данных перед построением моделей: выявление закономерностей и аномалий, проверка гипотез и отбор переменных с использованием инструментов визуализации, профилирования, корреляционных матриц и кластерного анализа.

MODEL DESIGNER

Визуальный конструктор для построения моделей, включающий узлы по обработке наборов данных, построению моделей, их интерпретации и оценке качества. Возможность сравнения моделей позволяет отобрать лучшие для дальнейшего применения.

MODEL MANAGER

Управление моделями осуществляется благодаря единому репозиторию, позволяющему осуществлять публикацию, применение, мониторинг и переобучение моделей ML для поддержки их актуального состояния.

Простота создания моделей и проверки гипотез

Модели в Polymatica ML создаются из готовых элементов, поэтому пользователь может быстро проверить разные гипотезы, сравнить полученные модели по качеству и оперативно выбрать и внедрить модель-чемпион. Благодаря такому подходу перевод моделей в промышленную эксплуатацию происходит не за несколько месяцев, а за считанные минуты в условиях сотрудничества бизнеса, аналитиков и ИТ-департамента.

Все модели ML в одном репозитории

Репозиторий Polymatica ML может стать централизованным хранилищем как моделей машинного обучения, так и физико-математических моделей благодаря возможности импортировать их из различных сред, прежде всего Python. В репозитории могут быть размещены модели, построенные как на структурированных, так и на неструктурированных данных. Обладая всем необходимым функционалом для применения подхода ModelOps, общий репозиторий позволяет организовать прозрачную работу с моделями таким образом, чтобы они приносили максимальную пользу для бизнеса.

Единая экосистема Polymatica

Polymatica ML является частью комплексного решения Polymatica и может использоваться как вместе с модулями Polymatica Analytics и Polymatica Dashboards, так и отдельно в зависимости от решаемых задач.

Идеальной комбинацией является совместное использование Polymatica ML и Polymatica Analytics, где аналитический модуль используется для исследования данных и последующего импорта результатов, полученных с помощью методов машинного обучения в Polymatica ML.

Направления использования

ГОСУДАРСТВЕННОЕ УПРАВЛЕНИЕ

  • Повышение эффективности исполнения
    контрольно-надзорных функций
  • Моделирование рисков и прогнозирование последствий принимаемых решений

ФИНАНСОВЫЙ СЕКТОР

  • Повышение эффективности процесса определения кредитоспособности клиентов
  • Предотвращение мошеннических финансовых операций
  • Повышение удовлетворенности клиентов

ПРОМЫШЛЕННОСТЬ

  • Прогнозирование поломок оборудования
  • Контроль качества продукции
  • Выявление аномалий в технологических процессах
  • Оптимизация процессов подбора, обучения и загрузки персонала

ЭНЕРГЕТИКА

  • Цифровые двойники оборудования
  • Работа с дебиторской задолженностью

ЗДРАВООХРАНЕНИЕ

  • Диагностика заболеваний
  • Выявление пациентов / групп пациентов с высоким риском заболеваний

Российская разработка

Платформа машинного обучения полного цикла Polymatica ML является российской разработкой и входит в реестр отечественного ПО

ПЕРЕЙТИ В РЕЕСТР