Выполнение работ по созданию подсистемы рекомендательных сервисов в рамках развития информационной системы управления данными в распределенной вычислительной среде

АНО «НИСИПП»

12.01.2018 – 15.03.2018

Фото проекта

Даты выполнения 12.01.2018 – 15.03.2018

Клиент ДЕПАРТАМЕНТ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ГОРОДА МОСКВЫ

Руководитель Шевернёв Юрий Алексеевич

Эксперты Шевернёв Юрий Алексеевич, Джаитов Фазлиддин, Краснов Сергей

Направления деятельности Развитие информационных технологий, Межотраслевая экспертиза

Технологии консалтинга Обследование информационных систем, Экспертиза решений для электронного правительства, Проектирование информационных систем, порталов, баз данных и т.д., Описание бизнес-процессов, Построение процессных и информационных моделей органов власти, Разработка програмнного обеспечения, Наполнение информационных систем, порталов, баз данных и т.д.

Основной целью выполнения работ является повышение качества работы органов исполнительной власти города Москвы и подведомственных им организаций за счет прогнозирования на основе инструментов машинного обучения с использованием максимально полного объема информации (в т.ч. источников ""больших данных"") социально значимых событий и ситуаций в рамках города Москвы и выработки рекомендаций по реагированию на них.
В рамках выполнения работ необходимо решить следующие задачи:
1. Провести анализ существующих технологий и опыта построения и использования методов и алгоритмов машинного обучения, являющихся базой для создания рекомендательных сервисов на основе больших данных.
2. Сформировать методологию применения информационных технологий в городе при создании рекомендательных сервисов, основанных на элементах машинного обучения.
3. Сформировать и применить математические алгоритмы и методы для разработки рекомендательных сервисов на основе больших данных, а также сформировать методологические рекомендации по использованию рекомендательных сервисов в ИТ ландшафте г. Москвы.
4. Провести анализ полученных результатов и предоставить алгоритмы в машиночитаемом виде с результатами валидации и качества разработанных моделей.
5. Создать подсистему рекомендательных сервисов, которая позволит публиковать сервисы и делать их доступными для большого круга заинтересованных лиц.

По результатам работы в эксплуатацию должна быть принята работоспособная система.