История изменений SMILE

Релиз от 23.04.2025 (v0.5.3)

Добавили:

• Сделали проброс логов со всех серверов для пользователя (при запуске моделей)
• Сделали адаптивную верстку для мобильных телефонов (совсем чуть-чуть, чтобы было можно работать)
• Перевели shap графики на plotly. Теперь они стали в разы удобнее для анализа
• Добавили блокировку графа при отключении соккетов (чтобы не терялась синхронизация с сервером)
• Добавили модель символьной регресии (alpha)

Исправили:

• Проработали еще ряд графиков: TimeSeries, PrecisionRecall, NNResultsPlot, Roc_curve, GraphVisualizer, Dendrogram
• Добавили описания к стилям графика
• Исправление ошибок

Релиз от 04.04.2025 (v0.5.2)

Целью релиза было развязать наши сервисы. Когда мы переходили, сводили общение сервисов между собой "чтобы работало". К сожалению, из-за этого остались некоторые избыточные api запросы между сервисами, которые нагружали их. Из-за этого было дополнительное ограничение для RPS. И вот свершилось, мы развязали порядка 70% узлов.

Добавили:

• Научились запускать расчеты на видеокартах. Этого пока нет, но это первый шаг к работе тяжелых моделей на видеокартах
• Добавили новый тип параметра для узлов модели: select or int. В параметры можно выбрать одно из значений (например auto), а можно ввести свое int значение
• Добавили загрузку предобученных нейронных сетей (alpha)
• Добавили mutex для графа (чтобы меньше было конфликтов при быстром тыкании в графе)
• Добавили модель BAMT
• Оптимизировали синхронизацию признаков с серверов в узлах данных (до этого было много запросов, сейчас один после редактирования группы признаков)

Исправили:

• Развязали gateway и graph.service. То есть сервисы маршрутизации и где обрабатывается граф.
• Исправили модель QuantileSigmaOutlierModel
• Исправили сортировку и фильтрацию в таблицах с результатами (с учетом пагинации)
• Исправили модель KMeans
• Исправили график GraphVisualizer (и добавили туда выбор дерева для визуализации)
• Навели красоту для графиков, добавили их описание и описание параметров

Инфраструктура и тесты:

• Почистили зависимости чтобы обновление было проще
• Внедрили Test Coverage для микросервисов
• Тесты для модели TfIDFVectorizer, CountVectorizer и HashingVectorizer

Релиз от 17.02.2025 (v0.5.1)

Добавили:

• Добавили отправку предупреждений, если загружаемый датасет имеет смешанные типы данных в столбцах
• Добавили ограничение на количество символов в поле тег для проектов
• Сделали читаемее ошибки в модели DataFrameMultipleMath
• Переделали панель отоборажения графиков для узлов данных
• Добавили пины для графиков (beta)
• Добавили медиану и моду в статистическое описание данных при их просмотре
• Добавили модели CountVectorizer, HashVectorizer, TfIDF (beta)
• Добавили в RegressionScorer статистические критерии
• Оптимизировали размер графа при его кешировали (сохранение и чтение стало еще быстрее, а значит и работа в графе стала быстрее)
• Проработали параметры SimpleImputer, сделали параметры выбора стратегии селективным, чтобы не нужно было вручную писать стратегию
• Перенесли построение графиков на удаленный вычислительный сервер для разгрузки основных серверов

Баги:

• Починили модели DataFramePivot и DataFrameResetIndex
• Починили шаринг проектов другим людям на просмотр и редактирование
• Починили синхронизацию кнопок в панели узла модели (при расчетах)
• Починили состояния перехода в поиск проектов по названию, при возвращении назад из проекта
• Починили сохранение описание узла
• Исправили скачивание файла в json формате
• Бьюти процедуры для графика Histogram
• Починили модель DataFrameCosineSimularity

Релиз от 01.02.2025 (v0.5.0)

Добавили:

• Новое отображение данных (navigation). Тут же отображение изображения для классификации, сегментации и детектирование объектов (alpha).
• Добавили параметр reset_index в модель DataFrameConCat, чтобы можно было сбрасывать индексы объединенных датафреймов
• Добавили окно с подсказкой для узла данных при наведении на узел, содержащее список признаков и их количество
• Добавили детальную страницу модели. Теперь из списка моделей можно более подробнее посмотреть на модель.
• Сделали модальное окно для загрузки данных (маленький шаг для подгрузки данных из kaggle, hugging face и других источников)
• Добавили возможность редактирования названий испытания
• Добавили сообщение об ошибке в случае авторизации по неправильному паролю или имени пользователя
• Добавили удаление ребер с помощью Backspace
• Добавили параметр average в ClassificationScorer
• Добавили модели классификации и регрессии: Voting, Stacking и Bagging
• Добавили подключение tg бота в профиле пользователя для отправки в бот уведомлений (beta)
• Добавили кнопку Данные на ребре, чтобы в рамках ребра можно было бы посмотреть на отфильтрованные данные
• Добавили возможность создания файла данных из интерфейса
• Добавили блокирование графа в течении обучения моделей МО
• Добавили возможность активировать/деактивировать узлы (влиет на запуск узлов по кнопке "Запустить граф")
• Добавили горячие клавиши для копирования, вставки, дублирования узлов и действий в пункте меню
• Добавили копирование таблицы напрямую, при создании датасета из интерфейса
• Добавили вывод коэффициентов модели линейной регресси после ее обучения, помимо таблицы с метриками качества
• Добавили возможность загрузки пользовательский моделей через nuclio сервис в виде докер контейнеров (alpha)
• Добавили интеллектуального помощника - чат бота. LLM может ответить на вопросы по данным и моделям (beta)

Изменили:

• Исправили кейс с работой и отображением более 100 признаков (за счет оптимизации хранения мета-информации о признаках)
• Добавили дополнительную валидацию при регистрации пользователей
• Исправили появления тэга <b> в названиях узлов
• Исправили сохранение полей email, имени и фамилии в личном кабинете
• Удалили null значения из графиков (на странице загрузки ресурсов)
• Исправили авто-изменения наименования узлов (до этого иногда он самопроизвольно менял)
• Исправлена ошибка активности индекатора новых уведомлений, при их прочтении
• Обновили локализацию
• Исправили сброс расчитанного узла после его дублирования
• Исправили отображение булевых значений в просмотре таблице
• Исправили опечатки на страницах платформы
• Проработали параметры моделей регрессии
• Скорректировали подсказку для модели DropByNone
• Исправили бесячий баг с перемещением курсора в конец при редактировании имен узлов

Инфраструктура и тесты:

• Обновились на python 3.12
• Добавили тесты для моделей кластеризации и интерполяции
• Настроили Sentry - теперь, хочется верить, станет еще надежней, так как ошибки находятся еще быстрее чем было

---

Релиз от 06.03.2024 (v0.4.4)

Самое яркое событие этого релиза - это проработка графиков. Успели проработать свойства и стили для 10-ти графиков, чтобы они стали еще функциональнее и удобнее! Еще плотно поработали над хранением графов. Это может быть не заметно, зато теперь сами графы меньше весят и быстрее работают.

Добавили:

• Вмержили вероятности от моделей классификации в набор данных.
• Реализовали генерацию кода для моделей предобработки данных.
• Проработали и переименовали график Dataframe в IndexToValuePlot.
• Объединили графики Bi-plot и Scatter. Проработали свойства и стили для этого\ графика.
• Проработали стили для всех графиков.
• Проработали графики DecisionBoundaryDisplay, AutoCorrelation, Decompose, DimensionReduction, FeaturesImportance, BarChart, Dendrogram.

Исправили:

• Сброс параметров визуализации. Раньше параметры сбрасывались периодически, наконец это отловили и починили.
• Проработали документацию, исправили опечатки, дописали неочевидные моменты.
• Восстановление пароля для аккаунта, с которого ранее входили через google почту (по кнопке).
• Оптимизировали хранение, запись и чтение вычислительного графа.

Релиз от 16.02.2024 (v0.4.3)

Самое яркое событие этого релиза (хотя его еще нельзя "пощупать") - это добавление pydantic либы для динамической валидации параметров моделей. Мы прошерстили более 1500 параметров всех моделей в платформе, пофиксили все те параметры которые до этого некорректно парсились и отображались. Написали кучу тестов на корректный парсинг параметров при добавлении новых параметров. И вот теперь на базе документации и базе кода у нас происходит автоматическая генерация pydantic модели для валидации введенных пользователем параметров.

Еще немного, и мы еще "на лету" будем их подсвечивать, чтобы заранее было понятно какие параметры модель не примет, и чтобы не нужно было бы ждать пока платформа сообщит вам об ошибке обучения.

Добавили:

• Поддержка отображения и работы с наборами данных с большим кол-вом признаков (50+)
• Предупреждение для пользователей о правилах переименования узлов
• Уведомление в tg в случае ошибки запуска узлов моделей
• Генерация кода для модели TrainTestSplit и моделей регрессии, а также для apply ребра
• Отображения кол-ва признаков в узле данных (на графе) и список признаков при наведении на узел данных
• Добавили среднюю линию для вещественных признаков в метод визуализации DataFrame
• Кнопка "Прочесть все уведомления" (если кого-то как и меня бесила тыкать на каждое)
• Возможность загружать новый тип данных "parket"
• Оконный метод корреляции между двух столбцов (скрин)
• Редактор для более гибкого ввода описания для проектов и модулей
• Контейнер Fedot для его расчета на DataMall вычислительном сервере
• Модель определения выбросов по квантилям
• Результирующая таблица для модели поиска ненужных признаков (DropRedundantFeatures)

Исправили:

• Отображение вычислительных ресурсов, в случае если один из них не отвечает
• Зона видимости и доступности графиков для временных рядов
• Запрет редактирования параметров во время вычисления (запуска) модели
• Поиск в таблице результатов моделей (до этого была 500 ошибка, если кто не заметил)
• Параметр class_weight для модели DecisionTreeClassifier
• Прошерстили все модели регрессии (больше 10) и поправили все ошибки по параметрам (больше 15 доработок было)...
• Проброс исходных данных через apply ребро
• Открытие узла модели (открытие sidebar) во время расчета этого узла

Системное:

• Добавили тесты для Lars модели регрессии
• Проанализировали автоэнкодеры (на MIH-BIH) для интеграции их архитектур в платформу

Релиз от 26.12.2023 (v0.4.2)

Грандиознейшее обновление с редактором графов! Начали его планировать в июне, и наконец доделали до первой более-менее стабильной версии. Старая версия работала, но не позволяла масштабироваться (например, выделить несколько узлов для копирования через ctr+C). Новая версия это позволяет делать из "коробки". К редактору завезли еще несколько разных настроек физики. К графу еще пофиксили несколько багов и доделали последние задачи уходящего года.

Добавили:

• Обновили редактор графа💪
• Обновили библиотеку safe-evaluation. Теперь ввод выражение в параметры expression стали еще надежнее
• Добавили телеграм бота для оповещений. Пока он в beta режиме и доступен только по запросу. Он нужен когда вы запустили долгие вычисления (вроде нейронок) и не хотите постоянно проверять статус запуска
• Добавили модель для получения кросс-таблицы DataFrameCrosstab
• Добавили галочку для логарифмирования в график Радар
• Добавили параметры по умолчанию для модели TrainAndTest (они были, но не выводились)
• Добавили авторизацию в DataMall вычислительном сервисе в личном профиле пользователя

Исправили:

• Исправили небольшие баги для модулей Федота, кросс-валидации, bootstrap с datetime столбцом
• Добавили в state статусы calling и interrupted, чтобы пользователь видел какой узел сейчас запущен или остановлен
• Исправили создание и запуск KNNImputer модели для испытания
• Исправлена ошибка сохранение пустого preview графа
• Исправили параметры для моделей Resize и aug_Resize
• Исправили модели make_checkerboard, GroupBy, Rolling

Системное:

• Оптимизировали хранение файлов на сервере, таких как превьюшки и их своевременное удаление
• Оптимизировали запуск больших графов за счет кэширования размера узлов (стало быстрее в 10+ раз)
• Разработали применяймость для моделей группы SeriesOperation
• Оптимизировали запросы для клиента, чтобы запрос отправлялся когда нужно, а не в начале скопом
• Перешли целиком на poetry

Релиз от 20.11.2023 (v0.4.1)

Пофиксили кучу багов и обложили их тестами, а также реализовали много новых фич.

Добавили:

• Добавление датасета в Модуль напрямую из узла данных. Теперь вы можете добавить датасет после каких-то преобразований в "Данные" из узла данных, чтобы переиспользовать его в других Модулях.
• Добавили автогенерацию графов (кнопка Baseline в интерфейсе Модуля) для задач регрессии и классификации временных рядов. Напомню, использовать эту фичу стоит когда граф пустой (не содержит узлов данных или моделей).
• Теперь всегда в процессе запуска узла модели отображается последний лог. Мы экспериментировали и поняли, что так удобнее следить за процессом обучения моделей.
• Добавили локализацию английского языка. Теперь сайт доступен на английском языке для наших иностранных коллег.
• Возможность загрузить свой аватар в личном кабинете. Мелочь, но так рука легла 🤷‍♂️.
• Для моделей DataFrameShift и DataFrameRolling добавили параметр для группировки по столбцу. Теперь если во временном ряде есть, например, разделение на пользователей, то шифтинг можно сделать для каждого пользователя независимо от других.
• Изменили логику для моделей прогнозирования временных рядов. Новая логика с этими моделями будет записана в отдельном видео🤞.
• Добавили раздел документации по моделям преобразования данных (ссыль).
• Добавили загрузку датасета в формате pickle.
• Добавили модели для реорганизации набора данных Pivot и PivotTable.
• Добавили модель транспонирования данных DataFrameTransposing.
• Проработали графики для гистограммы, Scatter, Bi plot и Bar plot, для более удобного визуального отображения ваших данных.
• Добавили модель DataFrameResample для сэмплирования наборов данных временных рядов

Исправили:

• Добавили детальные сообщения об ошибках при регистрации, авторизации и при работе с проектами/модулями.
• Исправили загрузку .csv файлов в платформу (для разных кодировок и разделителей, и обработали всякие кейсы с заголовками).
• Поправили отображение таблицы с данными в узле данных, больше не надо возиться с колонками, корректный набор данных отображается сразу.
• Много много мелких багов, для повышения надежности и работы платформы в целом💪

Релиз от 04-09-2023 (v0.4.02)

Начали рефакторинг платформы (чтобы всё работало быстрее). Много времени ушло на проектирование новых компонентов и рефакторинг старых, но тем не менее кое-что успели сделать.

Добавили:

• Добавили автогенерацию графа с базовой моделью для модели регрессии
• Добавили (в тестовом режиме) генеративный модели для картинок из текста и текста из картинок
• Сделали модификацию платформы после решения задачи БСПБ банка
• Добавили возможность оставлять feedback для пользователей
• Добавили автогенерацию кода для моделей предобработки данных
• Добавили селениум тесты для проектов и модулей
• Добавили галочку в модель DataFrameRename - "Удалять постфиксы"
• Добавили модель для стримингово получения данных через соккеты
• Добавили динамичное обновление параметров (валидация параметров происходит после обновления любого параметра модели)
• Добавили модель IterativeImputer
• Добавили модель для воспроизведения цикла с выходом из него по условию
• Реализовали "запуск модели" в виде отдельной сущности. Теперь у каждого запуска есть id.
• Добавили backend точки доступа для ПОЛИГОНА (испытания, попытки)
• Добавили в новый интерфейс вкладку "Загруженные модели"
• Добавили округление метрик качества на странице проекта
• Добавили в модуль SingleData вывод и работу с индексом
• Добавили параметры для категориальных и текстовых признаков для CatBoostClassifier (до этого этот функционал не работал)
• Добавили автоматическое создание графа и его запуск при создании попытки
• Добавили график для отображения результатов классификации по threshhold для моделей оценки предсказанных данных(Scorer)
• Добавили временное ограничение для autoML библиотеки TPOT
• Добавили скачивание моделей для предобработки данных, декомпозиции, интерполяции, прогнозирования временных рядов
• Добавили "серийность" для DataFrameMath (ключевое слово "serial")
• Добавили KDE для графика гистограммы
• Обновили библиотеки Fedot и Fedot.Industrial
• Расширили параметры для DataFrameMerge модели (добавлять суффиксы если есть одинаковые столбцы)
• Добавили кэширование наиболее используемых моделей на стороне сервера
• Добавили 3 модели нейронных сетей для классификации временных рядов
• Доработка методов визуализации после тестирования платформы на датасете HAR
• Добавили автоматическое создание графа с базовой моделью для задачи классификации временных рядов
• Добавили тесты для модели BaggingClassifier

Исправили:

• Исправление багов в моделях, стилей графиков
• Исправление методов shap
• Исправили баг с сортировкой таблиц для узла данных
• Нормализовали параметры для модели CatBoostClassifier
• Исправили график Beeswarm
• Исправили LGBMClassifier (проработали список параметров)
• Рефакторинг приоритизации вычислительных серверов
• Исправили загрузку файла без header
• Исправили отображение галочки в файлах, что файл был выбран
• Обновили переиспользование моделей (ранее оно не работало для сложных подграфов)
• Исправили визуализацию для стримингово узла (чтобы график автоматически обновлялся на стороне клиента)
• Исправили редактирование персональных данных пользователя
• Исправление моделей преобразование данных и классификации временных рядов после тестирования платформы на датасете HAR

Надежность:

• Исследовали использования большего числа потоков для uvicorn. Изменили конфиги запуска
• Расширили тесты для моделей (проверка, что обновленные значения параметров сохраняются и не перезатираются)
• Добавили utest для моделей LogisticRegression, CatBoostClassifier
• Подключили Я.Метрику

Релиз от 02-05-2023 (v0.3.92)

Был тяжелые период объединения разветвленных веток для smile и smile.cloud. В январе мы их смержили, и в течении 4-х месяцев дорабатывали общую логику, чтобы не осталось багов.

Добавили:

• Встроили методы отрисовки SHAP для интерпретации обученных моделей
• Встроили SARIMAX модель
• Добавили логирование sentry
• Добавили пагинацию в для получения файлов
• Добавили дополнительную валидацию для проверки кол-ва кластеров при обучении моделей кластеризации
• Добавили apply ребра для моделей прогнозирования временных рядов
• Добавили доступ к проекту и модулям для членов команды
• Добавили удаленный расчет моделей (на вычислительных серверах) для группы IterationTools
• Добавили модель ResetIndex
• Добавили пагинацию для проектов и модулей
• Добавили редактор текста для описания модуля
• Добавили группировку для графика Scatter
• Добавили плашку с показателем использованной оперативной памятью в личный кабинет пользователя
• Добавили график AutoCorrelation
• Добавили автоматическое удаление строк с NaN значений для графика Histogram
• Добавили в админ панель возможность редактирование страниц платформы
• Добавили возвращение на клиент подробной информации об ошибке
• Интегрировали Sentry

Исправили:

• Исправили модель ShiftModel для работы с несколькими столбцами за раз
• Отфильтровали лишние endpoints в swagger, добавили описания для запросов
• Исправили заголовки и текст для уведомлений
• Исправили ошибку обучения для моделей регрессии и классификации на NaN значениях (удаляем перед обучением строки с NaN)
• Исправили параметры для модели SGDClassifier
• Исправили метрики качества для классификации и регрессии
• Удалили не используемые html шаблоны (рефакторинг)
• Исправили параметры для модели RidgeClassifier
• Удалили модели стэкинга, VotingClassifier, KDTree
• Перенесли модели и группы моделей в БД для манипулирования ими через admin панель
• Исправили использование целевого столбца для группы моделей Decomposition
• Исправили кэширование файлов
• Рефакторинг получения стилей для графиков
• Исправили баг для отображения графиков ConfusionMatrix, отображение обучения нейронных сетей
• Исправили баг сохранения категориальных данных, object данных в кэше
• Исправили отправку ссылки на почту для приглашения в команду
• Исправление моделей Fedot, Shift, ARIMA, SARIMAX, Rolling
• Исправили выбор метрик для модели CrossValScore

Надежность:

• Добавили unit тесты для загрузки файлов
• Добавили black и isort линтеры
• Добавили тесты для графика Dendrogram
• Добавили автодеплой для бэка

Релиз от 13-12-2022 (v0.3.91)

Добавили:

• Добавлено переименование узлов в узле данных (beta)
• Добавлен swagger для api
• Добавлены модули для добавления шума к наборам данных и увеличение выборок
• Расширен Polygon (beta)
• Вычисления на DataMall с авторизацией и подгрузкой проектов и модулей было добавлено

Релиз от 22-11-2022 (v0.3.91)

Добавили:

• Добавлен узел модели SegmentationScorer
• Произведен рефакторинг класса ClassState для обозначения моделей
• Добавлено подтверждение от пользователя при удалении проекта (группы модулей)
• Добавлен функционал остановки всего графа
• Загрузка моделей перенесена в celery
• Переработана (произведен рефакторинг) стилизация графиков
• Хранение в мета-информации исходного размера изображений, для их отображения
• Скачивание файлов выделено в celery
• Добавлен тип столба в описательную таблицу в панеле анализа данных
• Автовыбор столбцов добавлен в модель DropByNaN
• Добавлен модуль BayesSearchCV
• Добавлена авторизация через социальные сети (ВК, яндекс и mail.ru)
• Добавлена сортировка в графиках
• Добавлено API для туториалов

Исправили:

• Поправлено отображение данных на панели анализа
• Исправлена загрузка с одинаковыми названиями
• Исправлено формирование predict столбцов с указанием узла модели
• Исправлена ошибка с автовыбором проекта при создании модуля из проекта
• Исправлена критическая ошибка при запуске всего графа, которая ломает логику текущего модуля
• Исправлена баги в модулях предобработки данных (в основном отображение и работа параметров)
• Настроен доступ к файлам чужих проектов
• Добавлено ограничение на создание узлов с одинаковыми наименованиями
• Исправлена загрузка файлов с некорректным заголовком (когда его нет, или некоторые имена столбцов пропущены)
• Исправлена фильтрация записей в истории вычислений
• Добавлено автогенерация id узлов при копировании модулей
• Добавлена обработка NaN значений в SegmentationScorer

Релиз от 06-09-2022 (v0.3.86)

Добавили:

• Встроена модель Плесовской Екатерины ABBoost
• Убраны шаблоны для детального запроса файла, переделано на json

Исправили:

• Исправлена ошибка с выставлением приоритетов удаленных серверов

Релиз от 31-08-2022 (v0.3.85)

Добавили:

• Встроена Baseline модель для сегментации

Исправили:

• Исправлена модель подбора гиперпараметров

Релиз от 24-08-2022 (v0.3.84)

Добавили:

• Были настроены api методы для project и module, включающие list, retrieve
• Были настроены api методы для получения текущего пользователя, и пользователя по id
• Был добавлен новый модуль ImbalancedModule с методами
• Добавлена генерация новых id узлов, при копировании проекта
• Добавлено сохранение узла в web интерфейсе по кнопке enter
• Список серверов для удаленных вычислений был перенесен в базу данных
• Добавлен функционал фильтрации описательной таблицы с данными
• В модуль Filter была добавлена возможность фильтрации по индексу (с учетом типа datetime)

Исправили:

• SingleData модуль был исправлен, после кэширования данных
• Roc_auc метрика для cross-validation была исправлена для нескольких классов
• Исправлен график с отрисовкой матрицы ошибок
• Исправлен баг с цветом невалидных узлов
• Исправлен баг с чтением данных xlsx, и наличием двоеточия в заголовках
• Исправлены возвращаемые meta данные для SeriesOperation моделей
• Исправлена отрисовка данных для таблиц с изображениями
• Исправлена верстка таблицы в графике TableVisualiser
• Исправлен проброрс варнинга с удаленных серверов

Релиз от 08-08-2022 (v0.3.83)

Добавили:

• Переделано отрисовка гистограммы на сервере, для отрисовки гистограмм с большими данными
• Добавлены имена признаков при отрисовке графика графа решающего дерева
• Настроен запуск узлов. Запуск модели не запускает смежные модели
• Добавлено сохранение данных для узлов, после запуска всех их детей
• Добавлены оценки для каждого класса при классификации
• Из ответа сервера для страницы проекта убраны файлы, для ускорения запроса
• Не сбрасывать обучение модели, если ошибка произошла при применении модели

Исправили:

• Исправлена ошибка визуализации графика таблицы с mnist
• Исправлена и актуализирована загрузка кастомных моделей
• Исправлена отрисовки графика ConfusionMatrix
• Исправлено сокрытие Федота при расчете
• Поправлено отображение запущенных узлов на фронте
• Исправлен модуль DataFrameReplace при замене единственного значения
• Исправлено применение нескольких моделей к одному узлу данных

Надежность:

• Реализованы тесты для ImageRendering

Релиз от 14-07-2022 (v0.3.82)

Добавили:

• Добавлена двумерная диаграмма рассеяния (для 2-х признаков один график)
• Добавлен график "Матрица ошибок"
• Добавлен поле логарифмирования для графика "DataFrame"
• Тестирование Django 4 и переход на асинхронный сервер, реализующий несколько потоков
• Удалять панель с вычислениями, если узел в панели был удален из редактора
• Дополнена страница "Мониторинг удаленных серверов" для повышения интерпретируемости
• Roc_auc метрика была добавлена для кросс-валидации и скорера

Исправили:

• Исправлены ошибки в наследовании доступа к проекту
• Исправлены ошибки со сбросов выбранных признаков в начальных узлах, после запуска дочерних
• Исправлено отображение данных в файле (чтобы int числа отображались как int, а не float)
• Исправлен модуль Replace
• Исправлены Балансовые модели (task) (давно не обновлялись)
• Исправлена парсинг параметров, если имя признака содержит точку (".")

Надежность:

• Реализованы тесты к ModuleManager.get_source_data (просмотр данных через узел данных)
• Реализованы тесты к ModuleManager.load_source_data_columns (погрузка столбцов через узел данных)