MLOps пен машиналық оқытуды қолдану арқылы басқару вебқосымшаларындағы зияткерлік басқару архитектурасы

Аңдатпа

 Бұл мақалада машинамен оқыту мен деректерді талдау әдістерін пайдалана отырып, басқару веб
қосымшасына біріктірілген зияткерлік басқару жүйесін (ЗБЖ) әзірлеу және енгізу мәселелері қарастырылады. 
Тақырыптың өзектілігі – шешім қабылдау үдерісін автоматтандыру мен болжамдық талдау арқылы цифрлық 
басқарудың тиімділігін арттыру қажеттілігімен негізделеді. 
Зерттеудің мақсаты – нақты уақыт режимінде жағдайды талдап, тәуекелдерді болжай алатын және адам 
араласуынсыз басқарушылық әрекеттерді орындайтын бейімделетін жүйе архитектурасын құру. Әдіс ретінде 
градиентті бустинг алгоритмдері, автоэнкодерлер, нығайтумен оқыту және модельдерді бақылау мен 
автоматты түрде қайта оқытуға арналған MLOps құралдары қолданылды. 
Мәліметтерді жинау және өңдеу, оқыту конвейерлері, REST API және басқару блогынан тұратын модульдік 
архитектура жасалды. Жүйе модельдеу ортасында және нақты веб-қосымшада сынақтан өткізілді. 
Нәтижесінде болжам дәлдігінің 92%-ға дейін артуы, ақауларға әрекет ету уақытының 5–6 есе қысқаруы және 
жүйенің аномалияларға төзімділігінің артуы байқалды. 
Ұсынылған шешім жоғары қолданбалы құндылыққа ие және оны IT-инфрақұрылымнан бастап логистика мен 
құжат айналымына дейінгі әртүрлі цифрлық басқару салаларына бейімдеуге болады. Жұмыс Қазақстан 
Республикасы ғылыми-зерттеу бағдарламасы аясындағы грант қолдауымен орындалды.