На стадию, соответствующую первому участку кривой хайпа, сейчас выходит мало новинок: особое внимание в ИТ-отрасли уделяется не собственно разработке, а реализации технологий в крупном масштабе, отмечают аналитики.
Юрий Буйлов, руководитель отдела разработки компании CarPrice, – о применении машинного обучения в информационной системе поддержки автомобильного аукциона и сопутствующих сервисах.
В преддверии конференции «Технологии машинного обучения 2018» Валерий Бабушкин, начальник управления развития данных X5 Retail Group, рассказывает о прикладных задачах, которые в компании решают с помощью таких технологий
Цель конкурса — поиск способов использования технологий машинного обучения для повышения эффективности нефтедобычи и формирование команды проекта по созданию интеллектуальной системы разработки месторождений компании «Газпром нефть».
Эффективное применение технологий машинного обучения для работы с текстами невозможно без средств предварительного семантического анализа, которые в будущем должны использоваться при подготовке и разметке обучающих выборок.
Успех проектов машинного обучения в промышленности определяется множеством факторов, учет которых позволит оптимизировать распределение ресурсов и на ранних этапах исключить проекты, не приносящие экономической выгоды.
Новый сервис дает возможность пользователю управлять потоками информации: например, можно отписаться от рассылки со спецпредложениями и удалить все маркетинговые письма, сохранив важные сообщения.
Вместе с экспертами Всемирного экономического форума в консалтинговой компании Deloitte проанализировали, как технологии искусственного интеллекта могут повлиять на финансовый мир.
Учащиеся 8-11 классов смогут пройти бесплатное обучение по трем направлениям: «Алгоритмы и структуры данных»; «Машинное и глубинное обучение»; «Олимпиадная математика».
Поддержка инновационных технологий, включая искусственный интеллект, машинное обучение и блокчейн, сделают финансовую систему страны более гибкой и конкурентоспособной.
В компании ожидают, что интеллектуальные технологии принесут только сети «М.Видео» дополнительных 800 млн руб. по итогам 2018 года и до пяти млрд руб. через пять лет.
Традиционные средства автоматизации молекулярной инженерии на базе нотации SMILES для обозначения атомов и связей между ними отличаются низкой эффективностью.
Созданная в МТИ нейронная сеть справляется с распознаванием жанров и слов не хуже людей. Примечательно, что ошибки компьютер делал на тех же фрагментах, на которых чаще всего ошибался и человек.
Традиционные средства автоматизации молекулярной инженерии на базе нотации SMILES для обозначения атомов и связей между ними отличаются низкой эффективностью.
Система запоминает, какими приложениями вы пользуетесь реже, и сильнее ограничивает их активность в фоновом режиме для экономии батареи; интеллект также используется для адаптивной настройки яркости экрана.