В данной работе рассматривается применение автоматического машинного обучения для повышения качества обработки протоколов (логов) программных систем. Проведён отбор моделей машинного обучения для решения задач обнаружения аномалий, классификации и кластеризации логов. Реализован пайплайн автоматического машинного обучения, состоящий из внутренних конвейеров моделей для каждой из трёх рассмотренных задач.

Муратов С.Ю. (науч. рук. Муравьёв С.Б.) Пайплайн автоматического машинного обучения для обработки логов в обобщенном признаковом пространстве // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2025]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/15358