👋 Здравствуйте, сообщество AstanaHub! Я рад сообщить о выходе моего проекта `OIKAN v0.0.3`, нейро-символического фреймворка машинного обучения для создания интерпретируемых моделей, который разрабатывается в рамках моего дипломного проекта.

> OIKAN (v0.0.3) - это нейро-символический фреймворк машинного обучения, вдохновленный теорией представлений Колмогорова-Арнольда (KART) и предназначенный для создания точных, интерпретируемых и эффективных моделей для табличных данных. Объединяя сильные стороны нейронных сетей и символьной регрессии, OIKAN создает понятные человеку математические формулы, которые аппроксимируют сложные взаимосвязи данных, сохраняя при этом высокую прогностическую эффективность. В отличие от традиционных подходов, которые страдают от высокой вычислительной сложности, в OIKAN используется оптимизированный подход, который обеспечивает баланс между интерпретируемостью, эффективностью и точностью.

Особенности:

🧠 Neuro-Symbolic ML: Сочетает в себе нейросетевое обучение и символьную математику;

🔢 Automatic Formula Extraction: Генерирует читаемые математические выражения;

🎯Scikit-learn Compatible: Знакомый интерфейс .fit() и .predict();

🔬 Research-Focused: Предназначен для академических исследований и экспериментов;

📊 Multi-Task: Поддерживает задачи как регрессии, так и классификации;

🔗 Links to the project:

> GitHub: https://github.com/silvermete0r/oikan 

> PyPI: https://pypi.org/project/oikan/ 

> DeepWiki: https://deepwiki.com/silvermete0r/oikan

> Get Started Template Notebook: https://www.kaggle.com/code/armanzhalgasbayev/oikan-v0-0-3-get-started-template-notebook


🙌 Как вы можете помочь в развитии проекта?

> Попробуйте использовать OIKAN;

> Оставьте комментарии (GitHub Discussions): https://github.com/silvermete0r/oikan/discussions/50

> Ответье на опрос (1 вопрос) по удобству использования библиотеки (GitHub Discussions): https://github.com/silvermete0r/oikan/discussions/49

OIKAN v0.0.3 - High-level Architecture:

#OIKANv003 #NeuroSymbolicML #InterpretableML