Space — это набор компонент полного цикла разработки и реализации ИИ-сервисов для бизнеса любого размера, содержит все необходимые инструменты и ресурсы для создания, обучения и развёртывания моделей машинного обучения — от быстрого подключения к источникам данных до автоматического развёртывания обученных моделей на динамически масштабируемых высокопроизводительных мощностях Sbercloud. Про

Компания «Синимекс» совместно с компанией «Росгосстрах» реализовала комплексный проект с использованием новейших методов оценки данных. Специалисты по анализу данных разработали сервисы на основе машинного обучения, позволяющие страховщику точнее оценивать риски, прогнозировать крупные убытки, и проводить оценку портфелей агентов, брокеров и партнеров. Команда компании «Синимекс» разраб

Университет ИТМО и Napoleon IT запустили магистерскую программу по подготовке Machine Learning Engineer ― инженеров по машинному обучению. Обучение организовано в формате распределенного проектного офиса и будет внедрено в реальные рабочие процессы ИТ-компаний. Новый фор

счёт повторного использования готовых компонентов. На текущий момент в платформе настроены процессы MLOps (версионирование моделей, experiment tracking, сборка исполняемых сервисов на базе разр

«Сибур» внедрил более 60 моделей машинного обучения для динамического прогнозирования котировок. Созданные ИИ прогнозы используются при определении цен на продукцию холдинга. Динамическое ценообразование может ежемесячно прино

VK разработала инструмент вероятностной атрибуции установок приложений и целевых действий в них на базе машинного обучения. Инструмент основан на технологиях MyTracker и myTarget. Он позволяет проводить атрибуцию в рекламных кампаниях на iOS 14.5 и выше с точностью до 90%. Вероятностная атрибуция

– алгоритмы, созданные пользователями в Seeq Data Lab или на аналитических платформах, использующих машинное обучение, например Microsoft Azure Machine Learning, Amazon SageMaker, Anaconda и др

узки и производительность приложения. Следующим шагом будет внедрение новых цифровых продуктов для непрерывного совершенствования пользовательского опыта: кастомного чат-бота с применением технологий machine learning, разработка полнотекстового умного поиска и создание отдельного приложения-помощника для консультантов. Кастомный чат-бот для поддержки пользователей будет интегрирован в мобил

«Яндекс» объявил о выходе новой версии открытой библиотеки машинного обучения Catboost. Версии присвоили номер 1.0.0 — это означает, что разработчики считают библиотеку готовой к широкому применению. «Мы впервые выложили Catboost в открытый доступ в 20

L Space открывает бизнесу новые возможности искусственного интеллекта. ML Space — это платформа для ML-разработки полного цикла и совместной работы DS-команд над созданием и развертыванием моде

бизнес-процессы организации. Также модуль предоставляет возможности для управления жизненным циклом ML-моделей, что делает его уникальным на российском ИТ-рынке. В прошлом году на конкурс Росси

х на Python, основам теории вероятностей и математической статистики. Весной студенты будут изучать машинное обучение и прикладную статистику. Лучшие из них, прошедшие все 4 спецкурса, начнут у

дент Сбербанка Сергей Бессонов. При этом к концу 2021 г. Сбербанк планирует использовать ML-модель (machine learning — машинное обучение) для прогнозов будущего бизнес-проектов для 75% отраслей

система, способная имитировать человеческое поведение и мышление для выполнения определенных задач. Машинное обучение – один из подвидов искусственного интеллекта, изучающий методы создания сам

тому специалисты по комплаенсу обращают все более пристальное внимание на искусственный интеллект и машинное обучение – эти технологии помогают серьезно оптимизировать AML-инструментарий и сдел

на отечественном рынке облачную предиктивную (предсказательную, прогнозную) бизнес-платформу Neuton AutoML. Как заявляют в компании, аналогичных разработок подобного класса на сегодняшний день

ll Integrator объявила о выходе на российский рынок нового SaaS продукта –облачной платформы Neuton AutoML. Она позволяет всем категориям пользователей строить предиктивные модели для решения м

е». «Для внедрения платформы моделирования команда Neoflex применила в банке методологию и практики MLOps – объединение технологий разработки моделей ML (Dev) и эксплуатации разработанных модел

оссийским продавцам не придется самим выбирать одну из 5,8 тысяч категорий для каждого товара и следить, чтобы на платформе отображался актуальный остаток. Новый сервис, разработанный на базе методов машинного обучения, автоматически распределит товары по категориям маркетплейса и сможет обновлять остатки. Он создан в первую очередь для продавцов с большим ассортиментом — от десятков до дес

ьно на имеющиеся настройки, робот за два часа научился передвигаться в простой среде. В дальнейшем его планируют обучать в более сложных условиях: на неровной поверхности и среди препятствий. Процесс самообучения четырехногого робота от Google: за два часа он научился ходить вперед и назад, поворачивать влево и вправо. Для этого ему понадобился только базовый алгоритм ходьбы. Изображение: G

я Sbercloud (входит в экосистему «Сбера») расширила возможности ML Space – платформы для совместной ML-разработки полного цикла, работающей на базе суперкомпьютера «Кристофари». Кроме использов

нвестировали в ИИ, чтобы не отстать от конкурентов, а сегодня мы видим широкое внедрение алгоритмов машинного обучения и его колоссальный эффект. Инвесторы стали верить в возможность коммерциал

управления моделями функционально превосходит зарубежные аналоги, так как в ней реализован прототип MLOps конвейера по быстрому внедрению моделей в промышленную эксплуатацию. Адаптированная под

Разработчик сервисов искусственного интеллекта Onefactor впервые реализовал тренинг алгоритмов машинного обучения внутри анклавов Intel Software Guard Extensions (Intel SGX) на своей МL-платформе. Ранее платформа позволяла применять в анклаве только алгоритм, построенный вовне. Теперь у

, которые компания внедряет на всех этапах разработки, производства, поставки и сопровождения своей продукции. Важную роль здесь играют аналитические решения SAS, основанные на технологиях глубинного машинного обучения (deep learning). Многие годы Kia направляет немалые инвестиции на то, чтобы повысить уровень удовлетворенности клиентов за счет улучшения качества продуктов и фирменных серви

родукции. Также «Полиматика» планирует взаимодействовать с представителями здравоохранения: для них машинное обучение может оказаться полезным, например, для диагностики заболеваний и выявления

ствует о глубоком понимании рынка и экспертном опыте в таких областях, как искусственный интеллект, машинное обучение, операционализация аналитики и интеллектуальное принятие решений. Отдельно

С сегодняшнего дня пятинедельный курс «Яндекса» «Practical Crowdsourcing for Efficient Machine Learning» бесплатно открыт для слушателей из любой точки мира. Он рассказывает о том,

ного общего с проектами разработки программного обеспечения, где себя хорошо зарекомендовал DevOps. MLOps — это DevOps для проектов машинного обучения. Юрий Сирота подробно остановился на том,

ку типа данных JSON в бинарном формате, который встроен в БД, автоматизированное машинное обучение (AutoML) для машинного обучения в базе данных (ML) и поддержка энергонезависимой памяти (Persi

и с ФЗ-152, уровня УЗ-2. Открытая технология SberCloud LAMA позволяет с помощью специального модуля AutoML создавать модели машинного обучения в автоматическом режиме. Модуль Environments предн

получили высшие оценки в отчетах Forretser (The Forrester Wave: Multimodal Predictive Analytics and Machine Learning, Q3 2020), Gartner (Gartner Magic Quadrant for Data Science & Machine Lea

профессора Центра добычи углеводородов «Сколтеха» Дмитрия Коротеева, их работа иллюстрирует то, как машинное обучение может помочь изучать свойства материалов не напрямую, а по косвенным измере

Машинное обучение для «чайников» Компания Microsoft выпустила решение Lobe для тренировки моделей машинного обучения. Оно нацелено на самую широкую массу пользователей, так как совершенно не

хнологическим партнером проекта, подготовили инфраструктуру и запустили в пилотном режиме платформу MLops. Она позволит управлять версионированием скриптов моделей, работать с ними в отдельном

Масштабное обновление облака «Яндекса» «Яндекс» запускает сервис для разработки моделей машинного обучения, в котором впервые в мировой практике публичных облаков применена технология бессерверных вычислений. 1 октября 2020 г. отечественная компания откроет общий доступ к облачном

сервисов SberCloud.Advanced и суперкомпьютера «Кристофари» через Application Programming Interface (API) – интерфейс программирования приложений. В рамках демонстрации будет показано создание модели машинного обучения и вывод ее в коммерческое использование через API. Затем в созданную модель будут отправляться новые данные через сервисы SberCloud.Advanced.

а стыке интересов ИТ и специалистов по моделированию мы видим во внедрении принципов и инструментов MLOps, обеспечивающих автоматизацию жизненного цикла моделей: от разработки до внедрения, с п

тих решений с Open Source, и является частью той инфраструктуры, которую мы создаем вокруг ИИ. ИИ и машинное обучение будут встраиваться во все бизнес-процессы, где есть данные, которые можно п

ние о том, как человеческий организм реагирует на лекарственные соединения на молекулярном уровне. «Машинное обучение не является серебряной пулей в области открытия лекарств, но я верю, что он