POLYMATICA

Polymatica ML

Единственное российское платформенное решение полного цикла для машинного обучения

МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ КАК ЧАСТЬ КОРПОРАТИВНОЙ ДНК

Уникальное решение, созданное с учётом лучших мировых 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

ЗАПРОС НА ДЕМО

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.
Подробнее о функционале MLOps

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 MLOps, 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

ЗДРАВООХРАНЕНИЕ

Диагностика заболеваний
Выявление пациентов / групп пациентов с высоким риском заболеваний

РИТЕЙЛ

Клиентская аналитика (сегментация клиентской базы, формирование персональных предложений, оптимизация маркетинговых кампаний)
Товарная аналитика

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

Российская разработка

Polymatica ML — уникальное платформенное решение, обеспечивающее полный цикл работы с моделями машинного обучения, является российской разработкой и входит в реестр отечественного ПО

ПЕРЕЙТИ В РЕЕСТР