Добавить в корзинуПозвонить
Найти в Дзене
Бриф24

Исследователи из МГУ создали инструмент для предсказания будущего

Исследователи из Московского государственного университета создали библиотеку Survivors, которая позволяет спрогнозировать вероятность наступления тех или иных событий. Об этом сообщила пресс-служба правительства Москвы. Библиотека Survivors может применяться в абсолютно разных областях. В медицине она нужна для прогнозирования рисков во времени и оценки продолжительности жизни пациентов, в промышленности — для предсказания выхода оборудования из эксплуатации, а в CRM-системах библиотеку можно применять для расчета вероятности оттока клиентов. «Мы протестировали библиотеку на реальных медицинских и промышленных данных и убедились, что наш метод превосходит существующие подходы по точности и устойчивости. Survivors представляет собой удобный инструмент, позволяющий анализировать событийные данные без необходимости глубоких знаний в машинном обучении», — рассказал Юлий Васильев, сотрудник лаборатории технологий программирования МГУ. Встроенные в библиотеку методы машинного обучения позво

Исследователи из Московского государственного университета создали библиотеку Survivors, которая позволяет спрогнозировать вероятность наступления тех или иных событий. Об этом сообщила пресс-служба правительства Москвы.

Библиотека Survivors может применяться в абсолютно разных областях. В медицине она нужна для прогнозирования рисков во времени и оценки продолжительности жизни пациентов, в промышленности — для предсказания выхода оборудования из эксплуатации, а в CRM-системах библиотеку можно применять для расчета вероятности оттока клиентов.

«Мы протестировали библиотеку на реальных медицинских и промышленных данных и убедились, что наш метод превосходит существующие подходы по точности и устойчивости. Survivors представляет собой удобный инструмент, позволяющий анализировать событийные данные без необходимости глубоких знаний в машинном обучении», — рассказал Юлий Васильев, сотрудник лаборатории технологий программирования МГУ.

Встроенные в библиотеку методы машинного обучения позволяют прогнозировать вероятность наступления события для всех моментов времени. Кроме того, алгоритмы Survivors оптимизированы для работы с большим количеством информации, а также библиотека обеспечивает высокую вычислительную эффективность.