Машинное обучение

3Logic Group: робот в роли инспектора

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

«Сбер»: клиенты – уникальны, потребности – схожи

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.

Мы наш, мы новый ИИ построим: перспективы России в области искусственного интеллекта

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

«Магнит»: максимизация ценности клиентов

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.

X5: риски ML-моделей под контролем

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.

BRAINPHONE: голос расскажет о болезни

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.

Napoleon IT: работа с отзывами по принципам Генри Форда

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

X5: как ИИ «поставить на поток»

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.

Резервуарные вычисления: скрытые недостатки перспективного метода машинного обучения

Исследователи оценивают эффективность прогнозирования поведения хаотичных динамических систем.

ИИ помог в поиске нового материала для аккумуляторов

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

Искусственный интеллект поможет в поиске внеземной жизни

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

Нейросеть обнаружила, что не все отпечатки пальцев уникальны

Исследователи научились находить сходство различных отпечатков одного человека.

Цифровая модель сочиняет песни редких птиц для обучения инструментов распознавания

Сгенерированные примеры затем используются для обучения программ распознавания, которым не хватает реальных образцов.

Deep Instinct использует машинное обучение для защиты систем хранения данных

Система поиска в хранилищах вредоносных материалов постоянно дообучается, что позволяет ей реагировать даже на неизвестные доселе угрозы.

В Tinkoff Research оптимизировали алгоритм для обучения ИИ

Исследователи заявили, что создали самый эффективный среди мировых аналогов алгоритм для обучения и адаптации искусственного интеллекта.

Исследование: спецсимволы запоминаются лучше, чем слова

Авторы также разработали модель машинного обучения, которая прогнозирует запоминаемость разных символов.

Нейросеть помогает разбирать клинописные тексты

Обучение на трехмерных цифровых моделях клинописных табличек помогает справиться с распознаванием клинописи лучше других известных машинных методов.

ИИ-наушники подавляют внешние шумы выборочно

Поддерживается 20 типов звуков: сирены, детский плач, речь, пылесосы, щебетание птиц и так далее.

ИИ-платформа Nvidia стала вдвое мощнее и быстрее

Решение, выполненное на базе усовершенствованного варианта архитектуры Nvidia Hopper, работает на новом GPU компании — H200 Tensor Core.

Записи голоса на обычный смартфон достаточно для определения степени опьянения

В рамках нового исследования удалось значительно повысить точность результатов благодаря использованию передовых методов обработки сигналов и машинного обучения

Тренды рынка BI в 2024 году

Пользователи BI стали требовательнее при выборе российского решения – базовой функциональности уже недостаточно. Подробнее в обзоре.