|
|
| Строка 1: |
Строка 1: |
| − | {{Карточка_командного_проекта
| |
| − | |name=Разработка сервиса классификации и извлечения информации из документов
| |
| − | |company=OpenTRM
| |
| − | |semester=Осень 2017
| |
| − | |course=3
| |
| − | |number_of_students=3-5
| |
| − | |categorize=yes
| |
| − | }}
| |
| | | | |
| − | === 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.
| |
| − |
| |
| − | === Компоненеты (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
| |
| − |
| |
| − | 4. Проведение демонстраций
| |
| − |
| |
| − | 5. 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 ===
| |
| − | - 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 ===
| |
| − | http://wiki.cs.hse.ru/Анализ_статистической_информации_финансовых_рынков_с_использованием_алгоритмов_машинного_обучения_и_нечеткой_логики_(командный_проект)
| |
| − |
| |
| − | === Контактная информация ===
| |
| − | E-mail: ivan.lisenkov@gmail.ru
| |
| − |
| |
| − | Телефон: +7(916)687-87-06
| |
