Разработчик собрал MVP для прогнозирования вспышек инфекций — пока на синтетике

Цель проекта — техническая проверка полного цикла: построение временных окон, хронологическое разбиение, нормализация, обучение, инференс, пороги уведомлений и обработка редкого положительного класса. Для этого использовались реальные географические данные (названия муниципалитетов, площадь, население, плотность, температура из Яндекс Погоды), а показатели вакцинации, заболеваемости и целевая метка генерировались программно.

Автор подчёркивает, что на синтетических данных нельзя делать выводы о способности модели прогнозировать реальные вспышки ОРВИ или сравнивать архитектуры. Тем не менее стенд позволил отладить инфраструктуру и проверить корректность пайплайна. Проект — скорее proof-of-concept, чем готовое решение.