Вопрос поступления в вуз рано или поздно касается почти каждой российской семьи. Как сделать правильный выбор и чем университеты могут помочь своим потенциальным абитуриентам? Цифровой след, проанализированный с использованием методов больших данных, расскажет об интересах школьников и поможет в их профориентации, а в дальнейшем — в получении более качественного образования. Еще одно перспективное использование цифрового следа для работодателей — забота о благополучии и здоровье сотрудников.
Чем больше опыта и знаний — тем меньше страхов и тревог. Как показало недавнее исследование, молодежь рано начинает использовать решения на основе искусственного интеллекта в повседневной жизни, живо интересуется тем, как он влияние он будет оказывать в дальнейшем, и готова расширять свои знания и навыки в области цифровизации и работы с данными.
Обучение в онлайне может стать исключительно эффективным благодаря возможности анализировать данные об учениках и менять сам процесс обучения по результатам этого анализа. Важно и то, что цифровые технологии окружают современных школьников и студентов с самого детства, а Интернет — неотъемлемая часть их жизни.
Благотворительный фонд «Даунсайд Ап» помогает детям с синдромом Дауна и их семьям справляться с трудностями и жить полной, интересной жизнью. Оказалось, что сегодня уже невозможно добиться настоящего успеха на этом пути без цифровой стратегии и глубокого анализа данных. Масштабная программа цифровизации открывает перед фондом захватывающие перспективы развития.
Оказались без работы из-за кризиса или просто хотите расстаться с рабочей рутиной в пользу личного творчества? А может быть, только выбираете профессиональный путь, хотите найти свое первое «большое дело», но не стремитесь связывать его с заформализованным бизнес-офисом с жесткими рамками? Сделать первый шаг в свободное плавание всегда непросто, а порой даже страшно. Но если в руках четкая, экономически обоснованная карта действий, страх исчезнет и шаг будет сделан, а последующее движение с большой вероятностью приведет к успеху. Именно на это рассчитывают создатели сервиса «Собственное дело».
Как бы слабо ни была развита сегодня дисциплина обеспечения безопасности систем машинного обучения, благодаря достижениям исследователей ситуация исправится. И когда это произойдет, то самым слабым звеном в безопасности систем машинного обучения, как и в криптографии, окажется программное обеспечение, используемое для поддержки их работы.
Интеллектуальные системы, работающие на основе алгоритмов машинного обучения, требуют больших объемов размеченных данных. Используя фактические сведения справочного характера, можно восполнять нехватку размеченных данных для обучения алгоритмов, причем для многих практических применений удобно организовывать справочные сведения в форме графа знаний. Объединение сведений из графов знаний с обучающими выборками позволяет существенно улучшить результативность работы алгоритмов машинного обучения, в том числе используемых в системах предоставления рекомендаций и анализа структуры сообществ. Графы знаний позволяют не только повысить точность работы таких систем, но и обеспечить объяснимость получаемых результатов.
В период самоизоляции резко возрос спрос общества на сервисы, связанные с проявлением социальной ответственности. Организации, которым удалось их оперативно реализовать, получили значительный бонус к своей репутации. Это касается как одобрения со стороны клиентов, так и лояльности собственных сотрудников, которые вполне способны оценить заботу о себе. Казалось бы, при чем тут анализ данных?