Разработка ML-решений на заказ

Разработка ML-решений на заказ

Machine Learning решает задачи предсказания, классификации, кластеризации и оптимизации — там, где алгоритмические правила ломаются из-за высокой размерности или нелинейности. Мы разрабатываем production ML-системы с акцентом на воспроизводимость, мониторинг и долгосрочную поддержку.

Классы задач

Supervised Learning:

• Бинарная и многоклассовая классификация: fraud detection, churn prediction, disease screening, sentiment analysis
• Регрессия: price forecasting, demand prediction, KPI estimation
• Структурированные данные — XGBoost, LightGBM, CatBoost; неструктурированные — трансформеры, CNN

Unsupervised / Self-supervised:

• Кластеризация клиентов (K-Means, DBSCAN, GMM)
• Anomaly detection (Isolation Forest, AutoEncoder, One-Class SVM)
• Representation learning для downstream задач

Ranking и рекомендации:

• LTR (Learning to Rank) для поиска
• Collaborative / Content-based filtering
• Multi-armed bandit для реального времени

Табличные данные: Не каждая задача требует нейросети. Для структурированных данных с сотнями признаков gradient boosting часто превосходит нейросети при существенно меньших требованиях к данным и вычислительным ресурсам.

Критически важные этапы

Data Analysis: EDA — не формальность. До начала моделирования: распределения, корреляции, missing values pattern, target leakage check. Плохой анализ данных = красивые метрики на тесте и провал в продакшене.

Feature Engineering: Для табличных задач — главный фактор качества. Временные признаки, агрегаты, lag features, взаимодействия. Автоматизированный feature selection (SHAP, permutation importance).

Model Selection и Hyperparameter Tuning: Optuna (TPE sampler) для автоматического поиска. Кросс-валидация, устойчивая к temporal leakage для задач с временными данными.

Calibration: Для задач классификации — калибровка вероятностей (Platt Scaling, Isotonic Regression). Неоткалиброванные вероятности ведут к неверным бизнес-решениям.

MLOps с первого дня

Эксперименты в MLflow с автоматической регистрацией метрик. Model Registry — staging → production промоция через CI/CD. Мониторинг дрейфа признаков и целевой переменной (Evidently AI). Автоматические алерты при деградации качества.

Delivery

Финальный артефакт — не jupyter-ноутбук. Это: упакованный inference-сервис (FastAPI + Docker), тесты (unit + integration), документация API, runbook для переобучения, dashboard мониторинга.