FEDOT - фреймворк для генеративного автоматического машинного обучения, позволяющий создавать сложные композитные модели, обеспечивающие эффективное решение различных прикладных задач. Данный репозиторий содержит реализации различных алгоритмов, входящих в инструментарий фреймворка FEDOT.

В настоящие момент представлены 3 основных алгоритма:

• Алгоритм E*, позволяющий собирать data-driven модели из элементарных функций;
• Алгоритм GPComp, позволяющий оптимизировать цепочки моделей МО по заданному критерию;
• Алгоритм BN-synthetic-generator, позволяющий генерировать синтетические персональные данные на основе построения иерархической блочной структуры байесовской сети.
• Алгоритм PS, основанный на E* позволяющий получать разложение временного ряда в виде алгебраического выражения;

Также в репозитории представлены 2 предметных приложения, иллюстрирующих работу с данными алгоритмами:

• Приложение для выращивания моделей, основанных на дифференциальных уравнениях в частных производных (ДУЧП);
• Приложение для решения задачи кредитного скоринга с помощью цепочки моделей МО.

Более подробно ознакомиться с основными понятиями и подходами генеративного автоматического машинного обучения, принципами работы фреймворка, описанием алгоритмов, а также документацией пользователя-программиста к предметным приложениям можно в разделе Wiki данного репозитория.

Основная версия документации к фреймворку Федот доступна по ссылке https://itmo-nss-team.github.io/FEDOT.Docs.