ALLY Tech AI – это система для обработки структурированных и неструктурированных массивов данных. На их основе платформа позволяет создавать, обучать и дообучать модели искусственного интеллекта по принципу Drag&Drop без кодирования, создавая блок-схемы в нотации BPMN 2.0. Платформа позволяет выполнять полный цикл Data Science.
С помощью системы можно решать задачи по созданию баз знаний, предиктивной аналитике в промышленности и медицине. Например, можно создать модель для классификации родинок, прогнозирования лесных пожаров и т.д.
ALLY Tech AI может обрабатывать такие типы данных:
- числовые данные (таблицы);
- анализ временных рядов, изображений, видео, текстов.
В ALLY Tech AI уже есть заранее разработанные модели обработки данных и программных модулей ИИ (машинного обучения и нейронных сетей). Часть моделей уже настроены и предобучены.
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 ALLY Tech AI предоставляет широкий спектр возможных визуализаций результатов: различные графики, диаграммы, таблицы, изображения. Благодаря этому легче анализировать процесс и наглядно представлять результаты.
Контейнер-ориентированная архитектура платформы позволяет поддерживать модульность, функциональные блоки упакованы в соответствующие docker-контейнеры.
Инфраструктура платформы поддерживает быстрое развертывание. Потребуется один день для распаковки и загрузки пользовательских данных, а также начала обучения моделей. В системе поддерживается оптимальный набор библиотек и правил предобработки данных «из коробки» и различных модулей аппаратного ускорения гарантируют быстрое решение всех типовых задач. Платформа ALLY Tech AI ориентирована на пользователя: начиная с понятного интерфейса, заканчивая большим списком возможных функций, применяемых для обработки данных. Например, 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.).