Стандартные методы анализа для оценки стартапов и их перспективности не всегда эффективны. Это создает риски неудачных вложений и потери времени и денежных средств для инвесторов.

Для решения этой проблемы была разработана модель машинного обучения, основанная на графовых нейросетях. Она анализирует большие массивы данных, учитывает сложные взаимосвязи между компаниями, инвесторами и другими участниками инвестиционных проектов. Опираясь на историю взаимодействий, модель предсказывает вероятность успеха стартапа, при этом значительно сокращает время на анализ информации по стартапам и ускоряет принятие решений.

Модель машинного обучения для оценки стартапов — это инновационная система на основе графовых нейронных сетей, предназначенная для предсказания успешности стартапов и помощи инвестиционным фондам в принятии решений о финансировании.

ЗАДАЧА

Автоматизировать процесс анализа стартапов, улучшить точность прогнозов по выходу компаний на IPO, и сократить время, затрачиваемое специалистами на оценку инвестиционных возможностей.

РЕШЕНИЕ

Система состоит из нескольких модулей:

01

Модуль преобразования данных: Преобразование табличных данных о сделках и компаниях в графовую структуру

02

Модуль построения графовых нейронных сетей: Реализация алгоритма на основе PyTorch Geometric для анализа динамических графов

03

Модуль обучения и предсказания: Обучение модели и предсказание вероятности выхода компаний на IPO

04

Модуль валидации и отладки: Проверка корректности данных и результатов модели