Большие данные в действии: машинное обучение, искусственный интеллект, аналитика и рекомендательные системы реального времени
Как монетизировать большие данные, преобразовав обнаруженные в них скрытые закономерности в конкретные бизнес-идеи? Как активизировать и персонифицировать работу с существующей и потенциальной клиентской базой? Как снизить риски при работе с клиентами, предотвратить мошенничество, создать персонализированные продукты и выбрать наиболее подходящий канал для взаимодействия?
Конференция «Технологии больших данных 2017», продолжила цикл технологических мероприятий «Технологии блокчейна», «Технологии Баз Данных», «Технологии больших данных 2016» и других, организуемых издательством «Открытые системы» помогла аналитикам, специалистам по данным и разработчикам получить ответы на эти и многие другие вопросы. На одной площадке было организовано обсуждение новых инструментов управления большими данными и опыта конкретных проектов их монетизации. Особое внимание было уделено решению задач обработки больших массивов данных в реальном времени, использованию методов машинного обучения и искусственного интеллекта.
Фотоотчет с конференции Технологии больших данных 2017
новые инструменты обработки и хранения больших данных (фабрики, резидентные гриды, нейросети, распределенные графы в Hadoop и др.) и их интеграция в существующую инфраструктуру;
оперативная аналитика и машинное обучение для обнаружения скрытых закономерностей;
построение персонального портрета клиента: прогнозирование предпочтений, анализ социальных сетей, оценка реальных доходов и рисков, борьба с фродом;