. Читать полностью Алексей Могильников Rubbles Алексей Могильников, Rubbles: Повысить эффективность ML-разработки можно за счет системы управления рабочими окружениями дата-специалистов Сегодня

ть делать больше при меньших затратах. В центре внимания находятся три краеугольные технологии: ИИ, машинное обучение и автоматизация. Следовательно, растет потребность в миграции архитектур в

боратории PT ESC. — Одним из главных нововведений в этом году стало внедрение в песочницу еще одной ML-модели. Новый метод анализа на основе машинного обучения помогает еще качественнее определ

пользователи могут запускать проекты в области машинного обучения, тестировать гипотезы и внедрять ML-модели в продуктивную среду без необходимости развертывать и обслуживать собственную инфра

ытных инженеров и тимлидов сохраняется высокая конкуренция. Поэтому, при средних зарплатных ставках ML-инженеров в 180—200 тыс. руб. в месяц, зарплатные предложения для средних и управленческих

о и среднего бизнеса. Такие альянсы двигают российский технологический рынок вперед», — отметил Владислав Лаптев, директор по инновациям Fork-Tech. В рамках партнерства Fork-Tech также будет внедрять ML-сервисы Yandex Cloud в бизнес-процессы заказчиков. Специалисты компании проведут комплексный ИТ-аудит и помогут клиентам разработать ИИ-агентов, в основе которых будут работать сервисы платф

ивно и системно», — отметил министр цифрового развития Рязанской области Максим Соников. Среди преимуществ продуктов Positive Technologies специалисты по ИБ ЦИТ Рязанской области выделили возможности ML-технологий в составе решений. Они позволяют быстро собирать данные из источников на периметре и внутри инфраструктуры, обрабатывать их в режиме реального времени и сигнализировать специалист

инимаются на основе анализа данных. Сегодня MaxPatrol BAD можно смело назвать одним из самых зрелых AI/ML-решений на российском рынке, позволяющим реализовать адаптивную защиту инфраструктур ор

родукты, занимаются интеллектуальной аналитикой больших данных, обучением LLM, внедряют методологию MLOps. И без того огромный спрос на инфраструктуру под задачи AI/ML в ближайшие несколько лет

5000 колпинской производственной площадки Череповецкого металлургического комбината внедрена модель машинного обучения, которая помогает избегать аварийных простоев агрегата из-за поломок элект

имание продукта и прозрачная аналитика». Опыт Дмитрия Тимошенко — пример того, как можно превратить машинное обучение в серьезный инструмент стратегического планирования, сохраняя при этом гибк

дин из наиболее надежных способов сохранения и систематизации исторических документов — их оцифровка», — сказала Анна Мурашкина. Молодая исследовательница поставила перед собой задачу — с применением машинного обучения построить модель, которая распознавала бы символы тибетского алфавита с изображений, переводила в машиночитаемый вид и при этом показывала бы большую точность, чем уже сущест

данных — как структурированные, так и полу- и неструктурированные. Результаты тестов показали, что ML-модуль в некоторых случаях в два раза точнее справляется с задачей обнаружения и классифик

мощью Cloud.ru Evolution AI Factory пользователи смогут ускорить процесс дообучения и развертывания ML-моделей для различных задач, разработку AI-агентов и запуск мультиагентных систем. Объедин

сам распределяет задачи и мощности, оптимизирует загрузку инфраструктуры и упрощает масштабирование ML-моделей, рационально используя CPU, GPU и т.д. Множество «ручных» операций автоматизирован

е антифрод-системы, основанные на статичных правилах, не успевают за изобретательностью мошенников. Машинное обучение (ML) меняет подход к борьбе с фродом, предлагая проактивные сценарии защиты

«Уралсиб» при поддержке GlowByte разработал концепцию единого подхода для решения MLOps-задач и функционал для создания MLOps-платформы. Это позволит оптимизировать выч

енение цвета после воздействия ультрафиолетом в течение различных временных интервалов. Кроме того, машинное обучение позволило успешно группировать чернила по схожим признакам», — отметила доц

ы работы с ML моделями: анализ типовых ошибок LLM, применение RAG для улучшения генерации, кейсы по AutoML, временным рядам и др. «Айтивности» и интерактивы Помимо деловой части гостей ждут раз

ссистенты для автоматизации коммуникации бизнеса с клиентами. В основе всех сервисов компании лежат ML-модели, которые обучаются на терабайтах данных. Для ускорения процесса обучения моделей ко

е MAROH каждому выходному порту маршрутизатора присваивается вес, который затем используется в хеш-функции для распределения потоков данных между каналами. Вес рассчитывается с использованием методов машинного обучения так, чтобы равномерно распределить нагрузку по сети. Полученные данные передаются соседним маршрутизаторам, что позволяет быстро адаптироваться к изменениям в трафике и избег

гут различить живых и мертвых рачков по их активности. В будущем специалисты планируют использовать машинное обучение для автоматизации процесса подсчета. Результаты показали, что в исследованн

кте. Программа направлена на подготовку специалистов, которые смогут применять передовые технологии машинного обучения для решения реальных бизнес-задач и создания продуктов, используемых милли

, включая 5G, Интернет вещей и киберфизические системы. Инженерия в связи, искусственный интеллект, машинное обучение, анализ данных, прикладное программное обеспечение, кибербезопасность — осн

ь с половиной тысяч участников — потребовала от нас отойти от чисто статистических методов анализа. Машинное обучение дало возможность это все обработать. В результате мы идентифицировали 131 г

ов машинного обучения для прогнозирования загрузки и оптимального распределения ресурсов. Например, машинное обучение позволяет прогнозировать время выполнения приложений на различных вычислите

повышенную безопасность и инструменты для анализа бизнес-процессов. Об этом CNews сообщили представители «БПМСофт». ML: прогнозирование оттока клиентов Одним из главных нововведений BPMSoft 1.7 стала ML-модель прогнозирования оттока клиентов, которая анализирует данные по контрагентам и заранее определяет риски их ухода. При изменении статуса система своевременно оповещает ответственных сот

кта Kolmogorov, Data Sapience: «Платформа Kolmogorov позволяет организовать управление современными MLOps-компонентами on-premise, облегчая выполнение задач Data Science и DevOps-специалистам,

диняет данные различной природы, проводит инжиниринг факторов, процедуру отбора значимых факторов и машинное обучение разработанной модели для прогноза числа бронирований, а также оценивает вер

ne) объявляет о запуске образовательной программы «Основы MLSecOps. Обеспечение безопасности систем машинного обучения». Это первая в России корпоративная программа обучения, направленная на по

в этом направлении, получат практический опыт в области автоматизации процессов машинного обучения (MLOps) и обеспечения их безопасности (MLSecOps). В командах под руководством экспертов они за

и, обладает доступом к важным сервисам машинного обучения, такими как реестры моделей или пайплайны MLOps», — пишут исследователи. Это, по их словам, может привести к раскрытию значимой информа

ом и с атомами материала, что сложно сделать при использовании вычислительных ячеек малого размера. Машинное обучение позволяет преодолеть эти размерные ограничения и учесть синергетический эфф

тодах машинного обучения: это прогностические модели, обученные на исторических данных сотрудников (ML-алгоритмы), анализ временных рядов для оценки динамики поведения сотрудников. Также будет

рограмма проектной деятельности VK Education Projects. Среди направлений — искусственный интеллект, машинное обучение, анализ данных, разработка, тестирование, информационная безопасность, креа

еждения или медицинские данные. Их можно будет использовать для обучения искусственного интеллекта. ML-модели смогут помогать врачам в постановке диагнозов и проведении исследований на основе д

Банк «Санкт-Петербург» при поддержке интегратора GlowByte внедрил новые MLOps-инструменты для повышения эффективности работы платформы моделирования. Проект позволил

ы ЦОД С развитием технологий и увеличением потребностей в вычислительных мощностях, инженерное оборудование ЦОД также претерпевает изменения. Рассмотрим основные тренды. Внедрение ИИ и автоматизации. Искусственный интеллект и машинное обучение активно внедряются в управление ЦОД. Эти технологии помогают оптимизировать рабочие процессы, предсказывать потенциальные сбои и автоматизировать рут

ния «Деснол», представила три основных улучшения: электронный чек-лист для упрощенного контроля и распределения задач, новый раздел на веб-портале для согласования заявок, а также расширенные функции машинного обучения, позволяющие автоматически классифицировать обращения и назначать ответственных. Об этом CNews сообщили представители компании «Деснол». Электронные чек-листы — новый инструм

Как ИИ помогает финансовым организациям при внедрении ML-моделей? Клиент — один из российских банков — использовал модели машинного обучения для уп