Data&AI

Cisco UCS C480ML M5 был специально разработки для обработки рабочих нагрузок в области искусственного интеллекта и машинного обучения.

В ИТ-отделах внедряют инструменты на основе технологий искусственного интеллекта для улучшения процессов поддержки, оптимизации инфраструктуры и прогнозирования сбоев оборудования, освобождая тем самым персонал для решения более сложных задач.

Заблуждений, связанных с аналитикой, немало — они могут касаться и необходимых объемов данных, и кадровых потребностей, и выбора технологий. Предлагаем вашему вниманию конструктивный взгляд на то, как поставить на службу бизнесу науку о данных, чтобы обеспечить ему реальные результаты.

Этим данные решения отличаются от других персональных технологий, которые потребители рассматривают главным образом как средство общения, развлечения и поднятия самооценки.

Вслед за автоматизацией решений по гражданским делам должна быть создана автоматизированная система, которая обеспечит гражданам цифровую юридическую помощь.

Поправки в закон о персональных данных уже прошли необходимые согласования в ведомствах и в ближайшее время готовятся к внесению в парламент.

Если перечень соответствующей информации о статусе обслуживания абонента будет прописан в законодательстве, то передача таких сведений станет возможной без согласия абонента.

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

Среди государств выступивших против радикальных ограничительных мер в отношении автономного оружия, – Россия и США.

Израильский стартап ThetaRay специализируется на выявлении финансовых преступлений с помощью технологий искусственного интеллекта.

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».

Искусственный интеллект используется и еще для одной новой функции: поиска документов, имеющих отношение к тому, с которым пользователь работает в настоящий момент.

Компании, способные с помощью графов знаний управлять сложностью своих информационных систем, получат преимущества в условиях цифровой экономики.
29 ноября 2018 года эта тема подробно обсуждается на конференции "Технологии управления данными 2018"

Совместные проекты затронут тему проектирования новых аппаратных архитектур для высокопроизводительных вычислений и более эффективных технологий сбора, хранения и обработки данных.

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.

Методику сбора и обработки данных разработает Минкомсвязь. Набор данных, который будет анализироваться с помощью больших данных, определят отдельно для каждого вида государственного надзора.

Машина Цетлина построена на принципах, в корне отличных от всех известных сегодня подходов к реализации искусственного интеллекта, и уже показала лучшие результаты, чем альтернативные подходы. Эта машина может стать качественно новым инструментом, позволяющим на обычных универсальных компьютерах решать задачи распознавания образов, лингвистики, диагностики и прогнозирования.

Вместе с экспертами Всемирного экономического форума в консалтинговой компании Deloitte проанализировали, как технологии искусственного интеллекта могут повлиять на финансовый мир.