твие потребности бизнеса и имеющиеся ресурсы, необходимы инновационные средства аналитики и автоматизации, движущей силой которых станут данные, а фундаментом — технологии искусственного интеллекта и машинного обучения. Лидируя в области сетевого взаимодействия и информационной безопасности, Cisco располагает одним из самых насыщенных массивов телеметрических данных в ИТ-отрасли. Сегодня Ci

зами, атакующими мобильные устройства. В основе этой технологии лежат алгоритмы машинного обучения (machine learning – ML), что обеспечивает незамедлительный проактивный ответ защитного решения

йчас продолжается тестирование приложения и работа над повышением качества предсказательной модели. Машинное обучение — это одно из основных направлений «Техносерва», отмечает Шатиров. Сегмент

Сбербанк запустил бесплатную образовательную программу «Машинное обучение в финансах» на платформе Coursera. В основе программы — накопленный банком

илучший результат в разработке системы коррекции скорости квадрокоптера на базе машинного обучения (Machine Learning или ML). Олимпиада проводится с 2015 г. «Кружковым движением» НТИ, АСИ и РВК

анные как можно быстрее С учетом огромных объемов данных, в BP сделали выбор в пользу сервиса Azure Machine Learning, потребляемого из облака Microsoft Azure. Этот сервис позволяет использовать

в области аналитики и работы с данными престижную сертификацию SAS Certified Professional in AI and Machine Learning (Сертифицированный SAS специалист в области искусственного интеллекта и маши

Сбербанк представил поиск по приложению «Сбербанк онлайн» на базе машинного обучения. Единый поиск по приложению на главном экране позволяет искать контакты для переводов, организации для платежей, функции приложения и банковские продукты. Теперь за счет само

ных, так и в определении заказчиком целей проекта. «Активно работая в сфере промышленного внедрения Machine Learning и видя потребности рынка, мы считаем необходимым развивать сообщество. Как п

Сбербанк создал новую модель машинного обучения Auto ML, сообщил на Российском инвестиционном форуме заместитель председателя правления Сбербанка Анатолий Попов. Auto ML — алгоритм, который умеет создавать другие модели. А

«Инфосистемы джет» реализовала для гипермаркета «Утконос» пилотный ML-проект (Machine Learning – машинное обучение) по предсказанию объема выкупа скоропортящихся товаров.

ии это занимало несколько минут». В настоящий момент компания работает над расширением возможностей ML-решения в сторону анализа изображений.

Розничная сеть «М.Видео» (Группа «М.Видео – Эльдорадо», входит в ПФГ «Самфар» Михаила Гуцериева) трансформировала процесс выдачи интернет-заказов в своих магазинах с помощью бота и машинного обучения, сократив время получения до нескольких минут. По новой схеме уже работает более 179 магазинов сети в 16 крупнейших городах. До конца первого квартала 2019 года проект будет

Acronis объявила о том, что ее система обнаружения вредоносного ПО Acronis PE Analyzer, созданная с использованием машинного обучения, теперь интегрирована в сервис VirusTotal от Google. Сервис представляет собой бесплатную интерактивную службу, которая осуществляет проверку подозрительных файлов и URL, а т

Mail.Ru Group представила новый сервис Cloud Machine Learning на базе Mail.Ru Cloud Solutions, который позволит разработчикам создавать ре

Mail.Ru Group представила новый сервис Cloud Machine Learning на базе Mail.Ru Cloud Solutions, который позволит разработчикам создавать ре

иоритетных направлений развития торговой сети, и технология Reinforcement learning – один из важных инструментов для реализации этой задачи. Мы высоко оцениваем результаты пилотного проекта в области машинного обучения и не планируем останавливаться на этом. В ближайшее время покупателей «Пятерочки» ждет еще множество уникальных предложений, которые будут основаны на глубоком понимании их п

sident, Government & Public Utility Sector, Huawei Technologies, рассказал, как синергия технологий ML/AI, Big Data, IoT способна формировать умный мир, приходя в каждый дом, организацию, город

ласти AI/ML. Ключевая идея форума — решение конкретных задач крупного бизнеса при помощи технологий ML/AI. На RAIF 2018 будет представлено еще больше кейсов применения ML, а российские и зарубе

«Инфосистемы джет» разработала для лизингового сервиса «Контрол лизинг» решение на базе Machine Learning (ML, «машинное обучение»), которое в реальном времени регистрирует отклонени

«Инфосистемы Джет» разработала для сети аптек «Век Живи» систему на базе алгоритмов Machine Learning (ML) для товарных рекомендаций на кассе. Решение позволяет аптечной сети дав

м рынка высокопроизводительных вычислений оценивается примерно в 36 млрд долларов. «Анализ данных и машинное обучение – это крупнейшие сегменты рынка высокопроизводительных вычислений, которые

имаются на основе имеющихся данных и оставляют свой электронный след. Понимание итогов и результатов бизнес-процессов дает возможность построить систему ИИ, которая способна принимать решения на базе машинного обучения и больших данных - сначала простые, затем более сложные. Применение подобных технологий позволяет значительно оптимизировать ресурсы, занятые в процессах закупок, избавиться

дхода». Так, например, компания Rainforest Connection планирует использовать прогнозную аналитику и машинное обучение для противодействия незаконной вырубке лесов. «Мы используем прогнозную ана

птироваться к окружающей среде, но и понимать, какой цели им нужно достичь. Обучение BrickBot происходит с помощью кирпичиков «Лего». Его задача – разобраться в горстках игрушечных кубиков, используя машинное обучение, выбрать соответствующие детали для заданной конструкции, а затем собрать ее, хватая и складывая кирпичики вместе в правильной последовательности и в нужном месте. Система учи

ПЗ Российский разработчик решений для нефтехимической отрасли «Химтех» (Chemtech) выпустил продукт OptimEase для управления нефтехимической установкой с помощью технологий искусственного интеллекта и машинного обучения. CNews выяснил подробности и перспективы проекта. В OptimEase сочетаются и одновременно работают два компонента: термодинамическая модель и предсказательная статистическая мо

егратор, разработал для сети «Рив Гош» обучаемую систему предсказания поведения покупателей на базе Machine Learning (машинного обучения – ML). По первым результатам тестирования точность персо

ность и управление, а также на другие нагрузки баз данных, включая OLTP. «Искусственный интеллект и машинное обучение в этих облачных сервисах обеспечат организациям революционные инновации, -

ения задач прогнозной аналитики (Predictive Analytics) с использованием методов машинного обучения. Машинное обучение предполагает поиск решения задачи на основе опыта решения сходных задач в п

от GridGain Systems. В новую версию добавлен фреймворк для непрерывного обучения, включающий в себя машинное обучение и многослойный перцептрон (нейронную сеть, которая позволяет компаниям запу

«думают», как человек, но могут решать нестандартные задачи, развиваться и становиться эффективнее. Machine Learning (ML, машинное обучение) – область разработки ИИ. Это метод, по которому иску

ем «Инфосистемы Джет». – Мы видим растущий интерес со стороны заказчиков к возможностям BI, включая машинное обучение и искусственный интеллект, и активно развиваем это направление. Уверен, что

онвейеров данных командами, стандартизирует алгоритмы и дает возможность их повторного применения. «Машинное обучение и искусственный интеллект (ИИ) позволяют оптимизировать все аспекты ведения

ного порога, рекомендуется провести дополнительную диагностику воздушного судна. «S7 Airlines применяет новейшие решения для наиболее эффективной работы авиакомпании. Современные технологии в области машинного обучения позволяют применять новый подход к обеспечению безопасности полетов. В частности, можно достаточно точно прогнозировать поломки с помощью математических моделей. Современные

инологии, это, скорее, из области «религиозных» споров. Самые простые вещи, которые в себя включают машинное обучение и ИИ – это хорошие статистические алгоритмы, которые позволяют классифициро

ственного интеллектаБолее половины опрошенных намерены увеличить траты на искусственный интеллект и машинное обучение в следующие 3-5 лет. Предполагаемый годовой рост затрат составляет 15-20%.

мущества искусственного интеллекта. Благодаря уникальной архитектуре новый сервер оптимизирован для машинного обучения, критически важных бизнес-приложений и баз данных, исполняемых в оперативн

тавила новое решение собственной разработки, позволяющее заказчикам повысить устойчивость ИТ-инфраструктуры и отслеживать влияние отдельных ее элементов на ход бизнес-процессов. Применение технологий машинного обучения позволяет прогнозировать возникновение узких мест в ИТ-инфраструктуре и автоматически их устранять. Заказчики могут использовать систему интеллектуального мониторинга из обла

разобраться в предметной области AI и получить подробную информацию о первых внедрениях технологий машинного обучения. Основная идея Продемонстрировать топ-менеджменту и CIO крупнейших компани

рактер. На площадке RAIF будут представлены не только лучшие мировые практики применения технологий ML/AI в различных отраслях экономики, но и конкретные бизнес-результаты. Среди докладчиков фо