Разработка сервиса классификации и извлечения информации из документов — различия между версиями

Версия 14:58, 18 сентября 2017

Что это за проект?

В рамках данного проекта студентам предлагается участвовать в разработке прототипа продукта/сервиса который осуществляет анализ сканов документов произвольного формата (PDF файлы) для распределения их по заданным классам и извлечения из них необходимой информации. Несмотря на наличие подобных продуктов на рынке, большинство существующих продуктов ориентированы на использование заранее определенных шаблонов на извлечение информации (например, шаблон налоговой декларации или счета-фактуры). Разрабатываемый продукт применяет модели построенные на алгоритмах машинного обучения, которые ориентируются на формирование обучающей выборки на основе прошлой истории классификации документов и извлечения информации вручную. Это позволяет настроить прототип на корректную работу с инструментами автоматически в процессе обучения и без дополнительной настройки шаблонов документов.

Чему научатся студенты? Что самое интересное в проекте?

-Формулировать постановку задачи -Проводить разработку в изменяющихся условиях и требованиях -Участвовать в проекте по разработке прототипа продукта и выводе продукта на рынок (в команде, не индивидуально!) -Применять алгоритмы машинного обучения для статистической обработки финансовой информации -Применять современные техники обработки текстовой информации и извлечения информации (IE - Infromation Extraction)

Организация работы (Как студенты будут работать в команде?)

Организация разработки и взаимодействие на проекте будет построено по Scrum:

- Все студенты участники Scrum команды - Product Owner от OpenTRM - Scrum Master от OpenTRM

Детали и подробности организации на вводных занятиях

Компоненты (Из каких частей состоит проект?)

1. Знакомство с существующими наработками 2. Формирование бизнес-требований, обсуждение и дизайн прототипа продукта (MVP, MLP) 3. Планирование и проведение спринтов по разработке прототипа продукта 5. Проведение демонстраций 6. Документирование и закрытие проекта

Какие будут использоваться технологии?

Python/C++ DB: PostgreSQL/Oracle/Microsoft SQL/Mongo DB ML: Keras/Theano(TensorFlow)/SciKit-Learn Text processing: NLTK Собственные библиотеки обработки данных

Какие начальные требования?

- Хорошая теоретическая подготовка (Линейная Алгебра, Методы оптимизации, Математическая статистика ...) - Готовность брать на себя ответственность и умение работать в команде (внимание! это НЕ индивидуальный проект!) - Программирование на C(C++)/Python (в рамках прослушанного курса) - Знание SQL желательно

Темы вводных занятий

test

Критерии оценки

test

Похожие проекты

test

Контактная информация

test