Детальная информация

Целью выпускной квалификационной работы является разработка модели совершенствования процесса каталогизации и контроля версий наборов данных машинного обучения в ИТ-компании. Задачи работы: 1. Проанализировать особенности использования наборов данных в проектах машинного обучения и существующие подходы к их каталогизации и версионированию. 2. Исследовать текущее состояние процесса каталогизации и контроля версий наборов данных в рассматриваемой ИТ-компании. 3. Выявить недостатки существующей практики и сформировать требования к совершенствованию процесса. 4. Разработать модель каталогизации и контроля версий наборов данных, включающую структуру метаданных и механизм фиксации изменений. 5. Спроектировать целевой бизнес-процесс каталогизации и контроля версий наборов данных. 6. Оценить эффективность предложенной модели. Методы исследования: сбор и анализ данных, системный анализ, моделирование бизнес-процессов в нотациях EPC и BPMN, проектирование структуры информационной системы с помощью ER-диаграммы, оценка коммерческой эффективности, разработка мероприятий по минимизации рисков. Основные результаты работы: проанализирован текущий процесс каталогизации, совершенствование процесса из состояния AS IS в состояние TO BE, разработана модель каталога данных, спроектирована структура системы каталогизации, рассмотрено взаимодействие пользователей с системой каталогизации, проведена оценка эффективности проекта. Выводы. Задачи ВКР решены, цель достигнута, определена область применения результатов.

The purpose of the study is to develop a model and the subsequent process for cataloging and controlling machine learning datasets in IT company. Tasks of the work: 1. To analyze the specifics of using datasets in machine learning projects and additional approaches to their cataloging and versioning. 2. To examine the current state of the cataloging process and dataset management control at the reviewed IT company. 3. To identify the shortcomings of this practice and formulate requirements for process improvement. 4. Develop a cataloging model and manage datasets, including a metadata structure and a change mechanism. 5. Design a model to incorporate business process cataloging and dataset management control. 6. Evaluate the effectiveness of the proposed model. Research methods: data collection and analysis, systems analysis, business process modeling in EPC and BPMN notations, design of information system structures using ER diagram, commercial effectiveness, and development of risk mitigation measures. Key results: analysis of the current cataloging process, improvement of the process from the «AS IS» state to the «TO BE» state, development of a data catalog model, definition of the cataloging system structure, analysis of user interactions with the cataloging system, and evaluation of project effectiveness. Conclusions: The objectives of the final qualifying work have been achieved, the goal has been achieved, and the scope of application of the results has been determined.