Машинное обучение

На конференции Build представители Microsoft показали некоторые возможности новинки на примере пакета программ Windows Ink, работающих с рукописным вводом.

Разработчики корпоративных приложений все чаще стремятся добавить к своим продуктам функции искусственного интеллекта.

В сфере госзакупок обращаются огромные денежные средства, и сегодня прикладываются большие усилия для обеспечения мониторинга процесса выполнения контракта — своевременное управление рисками может позволить сэкономить миллиарды рублей. Точная модель автоматизированной оценки рискованности государственных контрактов, построенная на базе алгоритмов машинного обучения, может помочь повысить эффективность государственных закупок.

Облачный сервис мониторинга вовлеченности студентов на основании анализа видеопотоков с камер, размещенных в аудиториях, и визуализации данных позволяет администрации учебного заведения оперативно получить данные по динамике изменения вовлеченности групп студентов в ходе семестра.

Платформа позволит обрабатывать большие данные, работать с нейросетями и алгоритмами машинного обучения.

ИТ-руководители используют анализ данных для повышения эффективности и дальнейшего роста бизнеса, однако не все их усилия приносят желаемый результат. Тем не менее вот несколько примеров успешных проектов внедрения анализа данных и машинного обучения в целях увеличения доходов компаний и сокращения их затрат.

Когда очередная технология становится притчей во языцех – а именно так происходит в последнее время с машинным обучением, – о ней обычно возникает немало ошибочных представлений. Мы постараемся развеять мифы и разъяснить, что машинное обучение действительно может, а что – нет.

Опросы специалистов по анализу данных показывают, что около 80% времени они тратят на сбор, организацию и извлечение информации из данных.

Новые возможности позволяют отслеживать, тестировать, переобучать и перестраивать модели машинного обучения, упрощая их обновление и снижая сопутствующие риски.

Samsung-HSE Laboratory будет разрабатывать механизмы байесовского вывода в современных нейронных сетях для решения ряда проблем в глубинном обучении.

В ходе уроков школьники узнают историю искусственного интеллекта, основные тенденции и перспективы развития искусственного интеллекта, машинного обучения и анализа данных, научатся выполнять задачи начального уровня сложности.

Еще во времена первых компьютеров обсуждалась идея создания программ, способных действовать, говорить и думать подобно людям и предназначенных не только для автоматизации рутинных действий, выполняемых людьми, но и для решения интеллектуальных задач. Какие сегодня имеются платформы для создания и использования ботов?

Проблема персонализации сегодня в центре внимания — появляются сотни технологических решений и сервисов, а соответствующие продукты уже сформировали свой отдельный рынок. Для директора по аналитике или директора по данным ключом к реализации возможностей персонализации, открывающихся благодаря доступности колоссальных объемов данных о клиентах, стало внедрение масштабируемых средств аналитики. Однако, несмотря на огромные инвестиции и широкий круг доступных технологий, предприятия по-прежнему испытывают сложности с персонализацией взаимодействия с клиентами и сотрудниками.

Компания будет работать сегменте услуг для корпоративных заказчиков и обещает помочь предприятиям повысить эффективность и сократить издержки бизнеса.

2017 год оказался весьма богат на слияния и приобретения в ИТ-отрасли. Целый ряд сделок на миллиарды долларов уже завершены или находятся в процессе реализации. Они затрагивают сферы облачных сервисов, хранения, микропроцессоров и транспорта. Представляем несколько крупных сделок, которые могут иметь важные последствия для ИТ-директоров.

Нейронная сеть обучалась на базе из более чем 100 тыс. вопросов, которые задавали пользователи юридического онлайн-сервиса.

Новый сервис автоматизирует рутинные процессы, оставляя специалистам время на экспертную работу.

Система глубинного обучения DeepHeart, разработанная компанией Cardiogram, на основе данных, собираемых пульсометрами, встроенными в умные часы, пытается выявить симптомы различных заболеваний

Необходимо добиваться полной прозрачности применения искусственного интеллекта: знать, кем, как и на каких данных проводилось обучение моделей, отражает ли оно профессиональные знания, утверждает глава IBM.

Анджей Аршавский, директор по анализу данных и моделированию Новолипецкого металлургического комбината, – о первых результатах оптимизации производства с помощью анализа данных и о перспективах применения искусственного интеллекта в металлургии.