 |
Mediascope при поддержке Neoflex запустила новую платформу для разработки и внедрения моделей машинного обучения
В результате проекта компания получила масштабируемое и управляемое пространство для разработки ML-моделей, которое позволяет оперативно подключать внутренние команды дата-сайентистов с возможностью оценки результатов их работы. С помощью платформы компания также сможет быстро и с минимальными трудозатратами привлекать внешние ML-команды для увеличения количества решаемых задач и разрабатываемых моделей. Кроме того, специалистам станет доступен централизованный каталог готовых пайплайнов с упрощением последующей разработки моделей за счёт переиспользования готовых компонентов.
На текущий момент в платформе настроены процессы MLOps (версионирование моделей, experiment tracking, сборка исполняемых сервисов на базе разработанных моделей) с возможностью отслеживания происхождения артефактов. Архитектура платформы обеспечивает автоматизированный процесс разработки и внедрения моделей, их перенос в промышленную среду, а также предоставляет инструменты для визуализации метрик экспериментов. Это позволяет сократить срок разработки, добиться воспроизводимости результатов и повысить надёжность комплексных конвейеров по обработке данных, элементами которых являются ML-сервисы.
Для построения платформы выбрано решение Kubeflow с открытым исходным кодом, предоставляющее централизованные средства для разработки ML-моделей, пайплайнов и управления артефактами. Кроме того, используется Argo Workflow, как наиболее развитый оркестратор рабочих процессов на Kubernetes, входящий в Kubeflow и облегчающий процесс использования разработанных моделей.
«В компании имеется отлаженный процесс и собственные инструменты по развёртыванию моделей машинного обучения как сервисов и включению их в конвейеры обработки данных, однако для повышения возможностей масштабирования, прозрачности процесса и сокращения времени по выводу исследовательских алгоритмов в промышленную эксплуатацию было решено разработать новую DS-платформу. Это даёт возможность как для более тесной интеграции внутренних команд, так и при необходимости, для оперативного подключения внешних команд к разработке новых моделей с автоматизированной валидацией качества предложенных решений», – отметил Василий Кузьмин, CIO Mediascope.
«Mediascope – технологичная компания, использующая большое количество сложных ML-моделей для обработки данных и получения аналитики. Поэтому для нас было особенно важно разработать решение, которое бы полностью удовлетворяло высоким технологическим стандартам нашего заказчика, и при этом было бы удобным в ежедневном использовании дата-сайентистами. Внедрение новой Data Science платформы позволит Mediascope сократить time-to-market для новых аналитических продуктов, основанных на моделях машинного обучения, а также снизить трудозатраты команд по валидации и выводу моделей в промышленную эксплуатацию», – отметил Алексей Антонов, ассоциированный партнер, руководитель центра компетенций Data Science компании Neoflex.
Информация о компаниях:
Mediascope – технологичная исследовательская компания, лидер российского рынка медиаисследований, мониторинга рекламы и СМИ. Более 25 лет мы создаем продукты, которые помогают всем участникам медиа-рекламного рынка принимать стратегические решения и заключать сделки на основе данных. Mediascope измеряет аудиторию всех медиа в России - ТВ, интернета, радио и прессы, а также проводит индустриальные исследования потребительских предпочтений жителей страны. Под брендом Mediascope сегодня работают АО «Медиаскоп» и ее дочерняя компания АО «ЭДФАКТ».
Подробнее на сайте Mediascope
Neoflex создает ИТ-платформы для цифровой трансформации бизнеса, помогая заказчикам получать устойчивые конкурентные преимущества в цифровую эпоху. Мы фокусируемся на заказной разработке программного обеспечения, используя передовые технологии и подходы. Наш отраслевой опыт и технологическая экспертиза, усиленная собственными акселераторами разработки, позволяют решать бизнес-задачи любого уровня сложности. Среди наших заказчиков более половины российских банков, входящих в топ-100, а также компании из 21 страны Европы, Азии и Африки.
Нам доверяют: Альфа-Банк, ВТБ, Банк Интеза, ИКАНО Банк, Народный банк Узбекистана, банк «Открытие», Объединенное Кредитное Бюро, Росбанк, Банк «Ренессанс Кредит», РН Банк, Райффайзенбанк, Сбербанк, СДМ-Банк, «Сетелем Банк», Банк «Санкт - Петербург», Банк УРАЛСИБ, ЮниКредит Банк, Arab Bank, BNP Paribas, BAI, FINCA Impact Finance, HSBC, HBL, ING, Lombard Bank, Mediascope, Pancreta Bank, Rand Merchant Bank, SBI и многие другие.
Подробнее о Neoflex на сайте: www.neoflex.ru
Контактное лицо: Свобода Александра
Компания: Neoflex
Добавлен: 21:30, 08.02.2022
Количество просмотров: 497
Страна: Россия
| «1С-Рарус» трансформировал продажи в холдинге United Elements с 1С:CRM, 1С-Рарус, 22:14, 20.03.2026, Россия209 |
| «1С-Рарус» автоматизировал продажи и управление проектами в холдинге United Elements, входящем в ТОП-10 дистрибьюторов климатического оборудования в России. Благодаря созданию единой цифровой среды на базе «1С:CRM ПРОФ» и «1С:Комплексная автоматизация» холдинг выстроил двухуровневую систему продаж и на треть сократил время обработки клиентских заявок. |
| Web3 Tech запустила облачную версию платформы «Цифровое казначейство», Web3 Tech, 22:04, 20.03.2026, Россия46 |  |
| Компания Web3 Tech представляет SaaS-версию решения «Цифровое казначейство». Новый формат поставки позволит крупному и среднему бизнесу существенно сократить time-to-market и бюджет на развертывание безопасной системы управления криптовалютой и другими цифровыми активами. |
| Просьба удалить материалы, АО НПФ ЛОГИКА, 21:59, 20.03.2026, Россия53 |
| Добрый день! Просьба удалить с площадки ранее размещенные новости АО НПФ ЛОГИКА, консорциума ЛОГИКА. |
| Effect Isource обновил сервисы анализа рынка для корпоративных закупок, Isource, 21:57, 20.03.2026, Россия177 |  |
| Время на поиск поставщиков и расчет начальной максимальной цены контракта сократилось на 90% и 80% и занимает теперь до 25 минут и 60 минут соответственно. Инструмент предназначен для компаний, стремящихся ускорить подготовку к закупочным процедурам и повысить обоснованность решений за счет актуальной рыночной информации. |
|
|
