Python-библиотека для работы с самоорганизующимися картами Кохонена

Сегодня рассказываем о работе Михайловой Екатерины (направление 09.03.02 «Информационные системы и технологии»), которая разработала Python-библиотеку для работы с самоорганизующимися картами Кохонена.

🤔 Что такое карты Кохонена?
Карты Кохонена (или SOM — Self-Organizing Maps) — это алгоритм машинного обучения, который превращает сложные многомерные данные в простую и наглядную двумерную карту, где похожие объекты оказываются рядом, а разные — далеко друг от друга 🗺

💻 Что сделала Екатерина?
Готовые библиотеки для работы с картами Кохонена либо неудобны, либо не имеют встроенной визуализации. Екатерина создала собственную библиотеку, которая сочетает три важных качества:
✅ Скорость — вычисления полностью векторизованы с использованием NumPy, что ускоряет поиск нейрона-победителя
✅ Удобный интерфейс — библиотека поддерживает четыре режима обучения
✅ Визуализация — встроенные инструменты для наглядного анализа данных

🖥 А если не программист?
Для пользователей без опыта программирования Екатерина разработала интерактивный графический интерфейс. Он позволяет:
📂 Загружать данные из CSV или Excel
⚙ Настраивать параметры карты Кохонена
▶ Запускать обучение одной кнопкой
👀 Просматривать визуализации
💾 Сохранять обученную модель

Интерфейс интуитивно понятен и делает библиотеку доступной для широкого круга специалистов — от аналитиков до инженеров 🚀

На кафедре ИКТ вы учитесь создавать инструменты, которые решают реальные задачи — в данном случае помогают анализировать сложные данные в науке, бизнесе и промышленности