Я собрал MVP системы поддержки принятия решений для эпидемиологического мониторинга. Цель была технической: проверить полный путь от временного ряда по территории до расчёта риска и выдачи результата в диалоговом интерфейсе.Важное ограничение: эпидемиологическая динамика в этом MVP синтетическая. Реальными были названия муниципалитетов, площадь, численность населения, плотность и температура из Яндекс Погоды. Показатели вакцинации, число случаев, заболеваемость и целевая метка генерировались программно.Поэтому приведённые метрики не говорят ничего о способности модели прогнозировать реальные вспышки ОРВИ. На таких данных нельзя делать вывод, что одна архитектура лучше другой: модель в первую очередь учится закономерностям, заложенным в генератор синтетического ряда.Тем не менее стенд оказался полезен. Он позволил проверить построение временных окон, хронологическое разбиение, нормализацию, обучение, инференс, пороги уведомлений и обработку редкого положительного класса. Читать далее