Описание

Репозиторий содержит примеры решения различных задач машинного обучения при помощи фреймворка автоматического машинного обучения FEDOT развернутый на ML Platform от VK Cloud. Он состоит из следующих jupyter-тетрадок:

• Classification - рассмотрено решение задачи классификации с использованием FEDOT API
• Regression - продемонстрировано решение задачи регрессии с использованием возможностей MLflow для логирования экспериментов
• Timeseries Forecasting - пример решения задачи для предсказания временного ряда
• Multimodal Data - пример возможности работы фреймворка FEDOT с данными различной природой

Запуск

1. Необходимо развернуть на ML Platform от VK Cloud два инстанса: JupyterHub (Standart-4-16-50) и MLflow (Standart-4-4);
2. Ноутбуки загрузить в рабочее пространство JupyterHub;
3. Для запуска ноутбука FEDOT Tutorial - Regression.ipynb необходимо скачать данные из соревнования Molhack 2022 на платформе Kaggle. Файлы train.db и test.db необходимо разместить в директорию на уровень с ноутбуками.

FEDOT AutoML

• Документация фреймворка доступна на сайте;
• Если возникли вопросы, то можете задать их в чате поддержки Telegram;
• Ждем ваших предложений и issues в репозитории Github.