Приложение Модуль Polymatica ML предполагает свою работу на выделенном сервере приложений, аппаратные средства которого удовлетворяют следующим требованиям:
Для обеспечения работоспособности Модуля Polymatica ML, программное обеспечение сервера должно соответствовать следующим требованиям:
Для высоконагруженных сценариев рекомендуется:
При работе с данными, содержащими большое количество категорий (более 500), применение методов, таких как One-Hot Encoding (OHE), может привести к экспоненциальному росту размерности признакового пространства. Это, в свою очередь, существенно увеличивает требования к оперативной памяти и вычислительным ресурсам, что критично в высоконагруженных сценариях. Дополнительное увеличение числа признаков может замедлить процесс обучения модели, повысить риск переобучения и негативно сказаться на масштабируемости системы. Рекомендуется использовать альтернативные методы кодирования категориальных переменных (например, частотное или таргетное кодирование), а также методы понижения размерности, что позволит оптимально распределять ресурсы и обеспечивать стабильную работу платформы.