Машинное обучение

Семантический анализ в подготовке обучающих выборок

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.

Машинное обучение в промышленности — формула успеха

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.

Машинное обучение: прогнозирование рисков госзакупок

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.

Мониторинг вовлеченности студентов в учебный процесс

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.

Программные боты

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?

Искусственный интеллект для масштабируемой персонализации

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.

На пути к «умной» системе хранения

Для построения комплексной адаптивной и надежной конфигурации требуется обеспечить тесное взаимодействие всех «умных» систем управления ее компонентами: СУБД, системы хранения, коммуникационной инфраструктуры.

Машинное обучение для всех

Качество решения задач методами машинного обучения во многом определяется выбранным алгоритмом, и хотя в открытом доступе имеется множество библиотек, при работе с платформой Intel наиболее эффективна библиотека DAAL, позволяющая оптимально использовать ресурсы оборудования для обучения моделей и вычисления предсказаний, а также для тренировки самых точных моделей.

Машинное обучение против фрода

Экспертные системы, применяемые для выявления подозрительных банковских транзакций, имеют ряд ограничений. Методы машинного обучения помогают снизить риски, связанные как с ошибочным обнаружением фрода, так и с пропуском реальных инцидентов мошенничества.

Семантические сети и обработка естественного языка

Машинное обучение вторглось в области, где до недавнего времени господствовали лишь семантические сети. Однако в задачах обработки естественного языка, построения инвентаря значений слов и связывания языковых ресурсов семантические сети по-прежнему позволяют достигать высокой точности.

ИТ-инфраструктура больше никому не интересна?

За легкой доступностью приложений и сервисов скрываются невидимые для большинства изменения в инфраструктуре. О роли оборудования, изменениях в ИТ-архитектуре и перспективах программно-определяемых сред рассказывает Глен Фитцжеральд, технологический директор Fujitsu в регионе EMEIA.