Разработка алгоритмов построения пайплайнов машинного обучения методами обработки естественного языка, основанными на данныхAlgorithms development for building machine learning pipelines using data–driven natural language processing methods

В диссертации рассматривается задача автоматического синтеза конвейеров машинного обучения (МО) из текстовых описаний задач на естественном языке, что является важным шагом в демократизации МО. Представлен фреймворк Linguacodus, который с использованием больших языковых моделей (БЯМ) генерирует компилируемый код из описаний задач, превосходя существующие решения по ключевым метрикам. Создан крупномасштабный корпус Code4ML, включающий 2,5 млн фрагментов кода, который в версии 2.0 дополнен методами планирования задач с использованием БЯМ, что позволило увеличить объем данных на 1,5 раза и улучшить их релевантность. Разработаны методы семантической классификации кода с применением предложенного дерева таксономии и автоматической генерации текстовых описаний задач на основе кода. Работа имеет значительную практическую ценность для автоматизации МО, предоставляя инструменты для снижения барьеров входа как для специалистов, так и для неспециалистов, и открывая перспективы для исследований и промышленного внедрения.