Машинное обучение и прогнозыСамостоятельный проект основателя
Global Risk Forecast
Прогнозная панель на LightGBM: превращает исторические инциденты в региональные виды риска на карте.
Задача
По историческим данным об инцидентах трудно увидеть, где риск выше.
Роль основателя
Дмитрий обучил модель LightGBM и построил интерактивную карту с видами риска.
Результат
Региональный риск виден на карте и основан на исторических данных, а не на догадках.
Проблема
Разреженные журналы событий трудно читать таблицей. Нужны географические, учитывающие время виды и модель, проверенная как прогноз, а не ноутбук со случайным разбиением.
Решение
Конвейер от исторических инцидентов к признакам с учётом времени, прогнозу LightGBM, слою FastAPI и интерактивной карте; валидация по времени не допускает утечки будущего в обучение.
Результат
Региональный риск исследуется на карте, с таймлайнами и простыми пояснениями. Это статистические виды открытых данных, а не предсказания конкретных событий.
