RAZUM AI – это платформа, которая предназначена для обработки структурированных и неструктурированных массивов данных и обучения моделей искусственного интеллекта с целью создания баз знаний, а также решения задач предиктивной аналитики в промышленности и медицине. Платформа позволяет выполнять полный цикл Data science. Контейнер-ориентированная архитектура платформы, позволяет поддерживать модульность. Функциональные блоки упакованы в соответствующие Docker-контейнеры.

Основной модуль – это конструктор искусственного интеллекта, который позволяет создавать модели искусственного интеллекта или использовать предобученные модели без необходимости прямого кодирования по принципу drag-n-drop, создавая блок-схемы в нотации BPMN 2.0.

Типы обрабатываемых данных с применением RAZUM AI:

Анализ числовых данных (таблиц);
Анализ временных рядов;
Анализ изображений;
Анализ видео;
Анализ текстов.

RAZUM AI – это не просто фреймворк для работы, а наполненный заранее разработанными (а в ряде случаев уже настроенными и предобученными) моделями обработки данных и собственно программных модулей ИИ (машинного обучения и нейронных сетей).

Решение задач с использованием платформы не требует кодирования. Специалисту достаточно создать блок схему с последовательностью преобразований над исходными данными, запустить её и получить результат. При этом RAZUM AI предоставляет широкий спект возможных визуализаций результатов: различные графики, диаграммы, таблицы, изображения. Благодаря визуализации специалист может легко проанализировать процесс, а также представить результаты наглядно.

Инфраструктура платформы поддерживает быстрое развертывание – за один день от распаковки до загрузки пользовательских данных и начала обучения моделей, а поддержка оптимального набора библиотек и правил предобработки данных «из коробк» и различных модулей аппаратного ускорения гарантируют быстрое решение всех типовых задач.

Платформа RAZUM AI ориентирована на пользователя: начиная с понятного и дружелюбного интерфейса, заканчивая большим списком возможных функций, применяемых для обработки данных: анализ данных (препроцессинг, предобработка, различные тесты и т.д.), машинное обучение (прогноз, классификация, кластеризация и т.д.), глубокое обучение (классификация, регрессия, распознавание объектов и т.д.), также платформа поддерживает ленивые вычисления с помощью Spark.

Таким образом, платформа RAZUM AI, благодаря своей гибкости, эффективности и ориентированности на клиента способна решать большой спектр задач, позволяя быстро и наглядно создавать блок схемы для анализа и прогнозирования различных данных, визуализировать результаты и применять обученные модели для дальнейших процессов работы с данными.