Розробка ML-рішень на замовлення

Розробка кастомного ML-рішення

Machine Learning вирішує задачи передбачення, класифікації, кластеризації та оптимізації — там, де алгоритмічні правила ламаються через високу розмірність або нелінійність. Ми розробляємо production ML-системи з наголосом на відтворюваність, моніторинг та довгострокову підтримку.

Класи задач

Supervised Learning:

• Бінарна та багатокласова класифікація: fraud detection, churn prediction, disease screening, sentiment analysis
• Регресія: price forecasting, demand prediction, KPI estimation
• Структуровані дані — XGBoost, LightGBM, CatBoost; неструктуровані дані — трансформери, CNN

Unsupervised / Self-supervised:

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

Ranking та рекомендації:

• LTR (Learning to Rank) для пошуку
• Collaborative / Content-based filtering
• Multi-armed bandit для real-time оптимізації

Табличні дані: Не кожна задача потребує нейромереж. Для структурованих даних з сотнями ознак gradient boosting часто перевершує нейромережі при значно менших вимогах до даних та обчислювальних ресурсів.

Критично важливі етапи

Data Analysis: EDA — не формальність. До моделювання: розподіли, кореляції, pattern missing values, перевірка target leakage. Погана аналіз даних = красиві метрики на тесті та провал у production.

Feature Engineering: Для табличних задач — головний фактор якості. Часові ознаки, агрегати, lag features, взаємодії. Автоматизований feature selection (SHAP, permutation importance).

Model Selection та Hyperparameter Tuning: Optuna (TPE sampler) для автоматичного пошуку. Cross-validation, стійкий до temporal leakage для задач з часовими даними.

Calibration: Для задач класифікації — калібрування ймовірностей (Platt Scaling, Isotonic Regression). Неоткалібровані ймовірності ведуть до неправильних бізнес-рішень.

MLOps з першого дня

Експерименти в MLflow з автоматичним логуванням метрик. Model Registry — staging → production промоція через CI/CD. Моніторинг дрейфу ознак та цільової змінної (Evidently AI). Автоматичні алерти при деградації якості.

Доставка

Фінальний артефакт — не Jupyter notebook. Це включає: упакований inference-сервіс (FastAPI + Docker), тести (unit + integration), документацію API, runbook для переобучення, dashboard моніторингу.