Пробный доступ

NovaML позволяет автоматизировать процесс машинного обучения и выполняет весь спектр действий, производимых Data Scientists, за считанные минуты.

Прогнозирование данных
за минуты. Без написания кода.

Полная автоматизация прогнозирования данных

Высокая скорость и точность результатов

Подходит для решения широкого спектра задач

Включено в реестр российского программного обеспечения за Nº17012 от 21.03.2023

AutoML от Эвотор

Эвотор

Первый AutoML в России от лучших экспертов рынка

Создание модели в пару кликов

NovaML трансформирует науку о данных в удобный и простой инструмент

Как это работает?

Загрузите необработанные данные с текстовыми, категориальными и числовыми переменными, пустыми ячейками, датами и экстремальными значениями. Переменные будут автоматически очищены и обработаны.

Преимущества NovaML

Доступно

Работа с алгоритмами ML требует поддержки дорогостоящей инфраструктуры. NovaML использует необходимые вычислительные ресурсы по требованию и отключается от них после завершения расчетов.

Качественно

На одних и тех же данных качество моделей, полученных с помощью NovaML, превосходит результаты работы ML-инженеров на Kaggle. Несмотря на такой впечатляющий результат, мы не перестаем работать над усовершенствованием NovaML.

Быстро

На работу по подготовке и очистке данных, анализ и оптимизацию модели обычно уходят недели труда data-science специалистов. NovaML сделает все то же самое, но за пару минут, даже если вы работаете с несколькими проектами одновременно.

Легко

Вместе с NovaML вы сможете использовать все возможности машинного обучения, даже не имея навыки программирования. NovaML проведет вас через весь ML-процесс и сделает большую часть технической работы автоматически.

Результаты решения задач по предиктивной аналитике с помощью AutoML платформ в сравнении с NovaML

NovaML

Google Automl

AWS Automl

Microsoft Azure

Obviously.ai

Задача

Датасет

Критерий кач-ва

Метрика

NovaML: результаты на уровне лучших мировых аналогов

Конкуренты

Data Scientists

В среднем на 5% выше качество предсказаний, чем у конкурентов

NovaML показывает качество предсказаний на уровне технологических гигантов, сочетая в себе удобство no-code площадок

Результаты решения задач по предиктивной аналитике Data Science-специалистами (Kaggle competitions) в сравнении с NovaML

NovaML

Data Science-специалисты медиана Kaggle Leaderboard

Задача

Датасет

Критерий кач-ва

Метрика

Получение результата в 2500 раз быстрее: оптимизация времени позволяет быстро проводить проверку гипотез и построение моделей машинного обучения

Качество предиктивных моделей, построенных NovaML, сопоставимо с качеством работы моделей, построенных Data Science-специалистами

NovaML: результаты на уровне лучших мировых аналогов

Оценка стоимости недвижимости

Прогноз выживаемости пассажиров

Titanic

стремится к 1.00

Accuracy

0.77

0.78

Оценка уровня удовлетворенности

Santander Cust. Sat

стремится к 1.00

AUC

0.83

House Prices

стремится к 0.00

RMSLE

0.12

0.15

0.1 mb

120 mb

1 mb

3 мин.

4 нед.

4 мин.

2 нед.

18мин.

2 мес.

Конкуренты

Data Scientists

Определение цены и ключевых факторов, влияющих на оптимальную цену продажи

Построение предиктивной модели выживаемости пассажиров и определение типов людей, которые имеют высокие шансы выжить при кораблекрушении

Предсказание уровня неудовлетворенности клиентов и определения ключевых факторов, влияющих на низкий уровень удовлетворенности

RMSLE — среднеквадратичная логарифмическая ошибка. Для вычисления необходимо взять логарифм прогнозов модели и целевых значений, затем рассчитать среднеквадратичное отклонение между ними

Accuracy — показатель, который описывает общую точность предсказания модели по всем классам. Accuracy рассчитывается как отношение количества правильных прогнозов к их общему количеству

AUC — показетель, позволяющий оценить качество бинарной классификации; отображает соотношение между долей объектов от общего количества носителей признака, верно классифицированных как несущие признак, и долей объектов от общего количества объектов, не несущих признака, ошибочно классифицированных как несущие признак

Время обучения модели и выбор наилучшего алгоритма

Оценка эффективности маркетинга

Классификация химических веществ

Biodegradation

стремится к 1.00

Accuracy

0.86

0.80

0.78

0.75

0.81

Определение рельефа местности

Hill-Valley

стремится к 1.00

Accuracy

0.85

0.86

0.83

0.87

0.78

Bank marketing

стремится к 1.00

Accuracy

0.92

0.84

0.81

0.80

0.78

0.2 mb

0.8 mb

3.9 mb

Выявление оптимальных маркетинговых стратегий для финансовых институтов (например, оценка эффективности таргетной рекламы  в социальных сетях)

Accuracy — показатель, который описывает общую точность предсказания модели по всем классам. Accuracy рассчитывается как отношение количества правильных прогнозов к их общему количеству

Распознавание биоразлагаемых химических веществ

Построение предиктивной модели, определяющей холмистую местность и впадины в рельефе

Оценка стоимости недвижимости

Предсказание дождливой погоды

Australian

стремится к 1.00

Accuracy

0.87

Error

0.92

0.90

Error

Предсказание времени для испытаний

Mercedes-Benz

стремится к 1.00

R2

0.543

0.547

0.543

0.540

n/a

House Prices

стремится к 0.00

RMSLE

0.12

0.27

0.13

0.16

n/a

0.1 mb

0.4 mb

1 mb

Определение цены и ключевых факторов, влияющих на оптимальную цену продажи

RMSLE — среднеквадратичная логарифмическая ошибка. Для вычисления необходимо взять логарифм прогнозов модели и целевых значений, затем рассчитать среднеквадратичное отклонение между ними

Прогнозирование дождя на следующий день в Австралии

Прогнозирование времени, необходимого для тестовых испытаний автомобиля

Accuracy — показатель, который описывает общую точность предсказания модели по всем классам. Accuracy рассчитывается как отношение количества правильных прогнозов к их общему количеству

R2 — показатель, который показывает, какую часть дисперсии (изменчивости) наблюдаемой переменной можно объяснить с помощью построенной модели

Отзывы

Прогнозирование спроса, основанное только на нашем бизнес-опыте, проигрывает на фоне результатов, которые показывает Nova ML. Теперь наши модели учитывают сотни взаимосвязанных корреляций, чего ранее не удавалось достичь.

Мы воспользовались Nova ML для того, чтобы обработать неупорядоченные данные. Некорректные и недостающие данные обрабатываются автоматически, что экономит массу времени и сил. С нетерпением ждем, когда Nova ML сможет работать и с текстом.

Nova ML экономит массу времени и ресурсов. С помощью платформы мы запустили сразу несколько пилотных проектов, что было бы сложно реализовать без автоматизации анализа данных.

Андрей Кармазин
Technical Unit Leader,
Avito

Nova ML помог проанализировать важность факторов процесса производства и построить предиктивные модели анализа запланированных бизнес-изменений.

Кристина Романеску
Senior Contract Manager,
Grup Servicii Petroliere

Автоматизированное машинное обучение в один клик привнесло новые и неожиданные инсайты в наш маркетинговый пайплайн. Nova ML действительно делает предиктивную аналитику ближе к бизнесу, чем когда-либо.

Nova ML предоставляет мгновенный доступ к расширенной предиктивной аналитике для любого применения и набора навыков. Использование платформы сэкономило нам значительное количество человеческих и денежных ресурсов.

Не думал, что работа с машинным обучением может быть столь увлекательной. Эти ребята превратили скучный статистический анализ в отличное настоящее приключение. С Nova ML машинное обучение становится доступным инструментом для каждого.

Вадим Свястиньш
After Sales Manager,
Jungheinrich Lift Truck SIA

Ларс Андерсен
Senior Business Architect, Teracom Samhällsnät

Елена Резник-Орская
Chief Operations Officer,
William Hill

Гэри Шивон
Lineman,
NextEra Energy

Маскуд Алиев
Deputy Director,
North West Logistics LLC