Разработка сервиса классификации и извлечения информации из документов — различия между версиями
Seosky (обсуждение | вклад) (→Что это за проект?) |
Mednik (обсуждение | вклад) м (Откат правок Seosky (обсуждение) к версии Ivan.Lisenkov) |
||
| Строка 8: | Строка 8: | ||
}} | }} | ||
| − | + | === 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? === | === Чему научатся студенты? Что самое интересное в проекте? === | ||
Текущая версия на 13:37, 26 августа 2022
| Компания | OpenTRM (Open Trade and Risk Management) |
| Учебный семестр | Осень 2017 |
| Учебный курс | 3-й курс |
| Максимальное количество студентов, выбравших проект: 3-5 | |
Содержание
| |
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?
Language: Python
DB: PostgreSQL/Oracle/Microsoft SQL/Mongo DB
ML: Keras/Theano(TensorFlow)/SciKit-Learn
Text processing: NLTK
Propriertary libraries to data processing
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
- Основы управления проектами и работа в команде (Классическая организация работ - Water Fall, Agile, Scrum, Kanban, разбор кейсов, мастер классы)
- Основы теории нейронных сетей (Модель Маккалока-Пиитса, Персептрон Розенблатта, Многослойная нейронная сеть, Алгоритм обучения многослойной нейронной сети методом обратного распространения ошибки)
- Основы проведения презентации
Критерии оценки
4-5: Участие в проектных семинарах, планировании и оценки задач, подготовка прототипа и необходимой документации согласно выбранной задаче;
6-7: Участие в разработке прототипа до уровня MVP; Проведение демонстрации части функционала прототипа ( каждый студент). Хотя бы один раз за проект коэффициент Scrum команды > 0.5
8-10: Хотя бы один раз за проект коэффициент Scrum команды > 0.8
Похожие проекты
Контактная информация
E-mail: ivan.lisenkov@gmail.ru
Телефон: +7(916)687-87-06
