Машинное обучение

Дмитрий Берестнев, Chief Data Scientist HiFi-стриминга «Звук», – о реализации проекта по автоматическому извлечению и анализу текстов песен, что позволило решить задачи фильтрации контента и оптимизировать выдачи рекомендаций пользователям.

Андрей Голов, руководитель Центра искусственного интеллекта «Северстали», – об использовании на предприятии физически информированного машинного обучения и его роли в повышении эффективности компании.

Исследователи сравнили модели, предсказывающие, насколько высокую оценку напитку поставят дегустаторы. Лучшие результаты — у модели, обученной методом градиентного бустинга.

Разработан метод построения модели учебных данных по параметрам обученной нейронной сети.

Исследователи разработали целый набор параметров, используемых при обучении и ориентированных на распознавание и учет экономических стимулов для человека.

Павел Николаев, начальник управления технологий машинного обучения Альфа-Банка, – о запуске экосистемы для разработки и внедрения моделей машинного обучения, с помощью которой удалось радикально ускорить процессы создания и запуска моделей.

Чтобы распознать радость, гнев, печаль, страх, отвращение, достаточно аудиозаписи длительностью всего в полторы секунды.

Максим Иванов, директор по искусственному интеллекту ООО «Сбер Бизнес Софт», – о внедрении платформы речевой аналитики крупнейшим девелопером Тюменской области, что позволило достичь лучшего понимания потребностей клиентов и повысить эффективность продаж.

Александр Кварацхелия, ведущий архитектор BI-системы Analytic Workspace компании «БАРС Груп», – об одном из первых проектов – прогнозировании выручки и количества чеков, реализованном в аптечной сети «Губернские аптеки».

Илья Каинов, руководитель направления роботизированных систем 3Logic Group, — о роли мобильных робоплатформ и возможностях интеграции роботов в технологические процессы.

Сергей Щукин, исполнительный директор Сбербанка, – о создании и внедрении модели Look-Alike, реализующей подбор предложений продуктов клиентам, исходя из их схожести с клиентами, уже использующими тот или иной продукт.

Ведущие эксперты — о реалистичности ожиданий в отношении создания конкурентоспособных на мировом рынке подходов и технологий в области искусственного интеллекта, машинного обучения, языковых моделей.

Максим Горынцев, руководитель управления развития ценностью клиентов сети «Магнит», – о создании инструмента, позволяющего провести оптимизацию взаимоотношений с клиентами и сфокусироваться на повышении их лояльности и вовлеченности, помогая в формировании стратегии удержания и увеличения ценности клиентов.

Святослав Орешин, руководитель команды модельного риска Х5 Tech, – о работе с рисками моделей машинного обучения, ее встраивании в процессы и роли в оптимизации работы компании.

Ильдар Хасанов, исполнительный директор BRAINPHONE, – о разработке сервиса, позволяющего по голосу выявлять людей с болезнью Паркинсона, и создании массового и доступного инструмента диагностики этого заболевания.

Константин Прайс, коммерческий директор Napoleon IT, — о создании решения «Napoleon IT Отзывы» и его роли в выстраивании процессов работы с отзывами клиентов.

Артем Ерохин, ведущий менеджер по работе с большими данными X5 Group, – о создании платформы AI-RUN Business Platform, позволяющей радикально ускорить процессы внедрения решений на основе искусственного интеллекта.

Исследователи оценивают эффективность прогнозирования поведения хаотичных динамических систем.

Молекулярную структуру твердотельного электролита помогла выбрать облачная система Microsoft Azure Quantum Elements.

Методы машинного обучения позволяют различать органические соединения биологического и небиологического происхождения.