Модульная система машинного обучения
Задача
Заказчик к нам обратился с задачей повышения эффективности и точности работы Единого Государственного Реестра Недвижимости.
Детали
Разрабатываемое программное обеспечение предназначено для сотрудников, занимающихся государственной регистрацией прав на недвижимое имущество. Основные требования, которым должно соответствовать программное обеспечение:
- точность и скорость обработки документов
- автоматизация процессов работы
- увеличение эффективности регистрации прав на недвижимость и сделки с ней.
Технологии и методология
- Python — язык программирования.
- PyTorch — фреймворк машинного обучения для языка Python.
- MLflow и Kubeflow — платформы для управления жизненным циклом моделей машинного обучения.
- PostgreSQL, Redis — системы управления базами данных.
- Методология работы — waterfall с элементами kanban внутри этапов.
Результат
В настоящий момент выполнено два этапа разработки: техническое проектирование и рабочее проектирование.
В рамках технического проектирования выполнено:
- Разработаны проектные решения по модернизированной Системе, ее компонентам и видам обеспечения.
- Разработана документация на модернизированную Систему и ее составляющие.
В рамках рабочего проектирования выполнено:
- Разработана рабочая документация на модернизированную Систему.
- Разработка, модернизация или адаптация отдельных компонентов обеспечения модернизированной системы
- Проведены автономные испытания
Система находится в процессе разработки, и мы нацелены на получение следующих результатов:
- Расширение функциональных возможностей системы.
- Повышение точности определения и извлечения данных из поступающих документов.
- Увеличение автоматизации процессов обработки документации.
- Создание функционала для управления жизненным циклом машинного обучения.
