Разработать модель машинного обучения для прогнозирования брака

Цель: Повышение качества прогнозирования вероятности брака на основе исторических данных с возможностью интеграции предиктивной модели в процесс производства в режиме реального времени.Ключевые задачи:Работа с историческими данными:1) исторические данные о браке хранятся в виде таблиц;2) Анализ и подготовка данных для обучения модели (очистка, обработка, формирование выборок).Интеграция с 1С:1) настройка взаимодействия модели с системой 1С для получения данных в реальном времени. 2) Реализация механизма передачи результата работы модели обратно в 1С.Разработка и доработка модели:1) использование CatBoost или аналогичных инструментов для создания/оптимизации модели предиктивной аналитики.2) Учет особенностей данных: брака сырья, брака на этапах производства и других факторов.Тестирование:1) Оценка точности модели на тестовой выборке.2) Проверка корректности работы модели в режиме реального времени с 1С.Разработка рекомендаций:Предоставление выводов и предложений для минимизации брака на основе предсказаний модели.Технические детали:Хранение данных: Исторические данные о браке представлены в виде таблицПолучение данных из базы 1С в реальном времени через SQL-запросы или встроенные механизмы 1С.Возврат предсказаний модели в 1С (например, для отображения результата или отправки на следующий этап обработки).Требования к исполнителю:Уверенные знания алгоритмов машинного обучения (CatBoost, другие алгоритмы для табличных данных).Опыт интеграции моделей в системы реального времени, особенно с 1С.Умение работать с SQL-запросами и данными из 1С.Навыки предобработки табличных данных и оптимизации моделей.Желателен опыт работы с промышленными процессами или данными пищевой отрасли.Ожидаемые результаты:Модель: модель с точными прогнозами вероятности брака.Настройка сценария обработки данных в режиме реального времени.Отчет: Подробная документация с описанием модели, её метрик и рекомендаций по внедрению.Срок выполнения проекта: 1 месяц.