BAMT — это виртуальная мастерская для статистического моделирования на основе байесовских сетей, удобный онлайн-инструмент. С ним статистическое моделирование, изучение байесовских сетей, демонстрация возможностей их практического применения, а также моделирование на собственных данных станет быстрее, удобней и наглядней, а заодно и повысится уровень контроля.

На данный момент доступны как веб-сервис Web-BAMT, так и его исходный код, расположенный в репозитории GitHub. Там же можно найти документацию пользователя и разработчика.

Кроме алгоритма обучения и использования байесовских сетей с использованием экспертных знаний, вы также можете ознакомиться и с набором проработанных демонстрационных сценариев на основе нескольких прикладных примеров: от задачи моделирования параметров месторождений Газпромнефти до задачи социального моделирования клиентов банка. Каждый пользователь может развернуть сервис у себя и провести моделирование на своих данных, используя понятный интерфейс, или исследовать алгоритмы обучения байесовских сетей на уже имеющихся примерах. «Байесовская витрина» демонтирует лучшие сети для определённого набора данных.

Возможности сервиса

В рамках реализации данного проекта было проведено тестирование веб-сервиса на самых вероятных сценариях работы, а также проведён анализ современного состояния исследуемой области и приведено обоснование выбора решений на основе аналитического обзора научно-технической литературы по вопросам:

• подходов к вероятностному моделированию объектов реального мира; методов визуализации данных и процессов обучения байесовских сетей; методов наглядного сравнения сетей и результатов их обучения;
• — подходов к визуализации структур сетей с обеспечением возможности взаимодействия с ними.

В будущем планируется доработка клиентской части веб-сервиса за счёт добавления дополнительных средств аналитики, а также расширения возможностей обучения байесовских сетей за счёт расширения алгоритмического ядра веб-сервиса.