LightAutoML
Автоматическое построение ML‑моделей
LightAutoMLФреймворк для автоматического построения моделей машинного обучения
О фреймворке
Решение задач
на всех типах данных
на всех типах данных
Таблицы, текст, изображения. Специальные версии для больших данных для Spark и GPU стека
Автоматизация машинного обучения
Автовалидация и бенчмаркинг помогают быстро проверять гипотезы и находить нестандартные подходы
Набор пресетов
Шаблоны для наиболее популярных задач регрессии и классификации
Отчётность
По итогам обработки создаётся подробный автоматический отчёт. Помогает сделать выбор оптимальной модели
и интерпретировать результат
и интерпретировать результат
Кому полезно?
Python-developer
Поможет анализировать данные
Data-Engineer
Проверит данные создаваемых витрин и выявит полезные признаки для решения ML‑задач
Data Scientist
Позволит повысить качество решений
Researcher
Ускорит проверку гипотез
Преимущества
Доступность
Open source инструмент для Python и No‑Code версия в SberCloud ML Space
Экономит время
Сокращает время разработки модели до 10 раз, а время внедрения на 70%
Повышает качество
разрабатываемых моделей
разрабатываемых моделей
Быстрая модель на свежих данных для использования передовых подходов
Гибкая адаптация
Гибкая адаптация
Модульная архитектура и возможности кастомизации под индивидуальные нужды пользователей
Избавление от рутины в задачах
Автоматизирует однообразные операции, требующие внимания и тщательного сравнения
Вопросы и ответы
Какие преимущества получает разработчик при использовании фреймворка?
Сервис автоматизирует рутинные задачи, экономит время на разработку моделей машинного обучения и повышает их качество.
С какими типами данных работает LAMA:LightAutoML?
Фреймворк поддерживает все типы данных, которые используются в Python
Для кого данный сервис?
LAMA поможет анализировать данные Python-разработчикам, проверит данные витрин и облегчит работу Data-инженерам, ускорит проверку гипотез для исследователей и повысит качество готовых решений Data Scientist.