«Т1 Облако» (входит в Холдинг Т1) представил технологические решения для развития ИИ и машинного обучения. Российские ритейлеры продолжают активно внедрять облачные решения. Все большую популярность набирают технологии, работающие на базе искусственного интеллекта и машинного

(High Performance Computing, HPC), а также искусственного интеллекта (ИИ, AI) и машинного обучения (Machine Learning, ML). Об этом CNews сообщили представители «К2Тех». Команда «К2 НейроТех» со

(High Performance Computing, HPC), а также искусственного интеллекта (ИИ, AI) и машинного обучения (Machine Learning, ML). Команда «К2 НейроТех» состоит из высококвалифицированных инженеров, ра

(High Performance Computing, HPC), а также искусственного интеллекта (ИИ, AI) и машинного обучения (Machine Learning, ML). Команда К2 НейроТех состоит из высококвалифицированных инженеров, разр

4/NDR-решений, – отметил руководитель разработки продукта «Гарда NDR» Павел Шубин. – С того момента ML-модели «Гарда NDR» существенно эволюционировали, сейчас они способны выявлять даже неочеви

реата научной премии (31%), мотивируют их значительно меньше. «Как показал совместный с ИТМО опрос, ML-разработчики разделяют сиюминутную популярность продуктов и технологии, которые действител

Финансовый холдинг «БКС Мир инвестиций» провел аудит MLOps-инфраструктуры клиентского маркетинга и определил основные зоны ее роста. Задача была р

выше, тем выше вероятность получить выгодные условия по кредиту. Для расчета рейтинга используются ML-модели для скоринга, созданные Центром искусственного интеллекта Т-Банка. Кроме того, серв

семестре в МГУ запустят новые образовательные программы для студентов по искусственному интеллекту «Машинное обучение в гидрометеорологии», «Методы машинного обучения в дизайне белков», «Нейрон

осударства, бизнеса и домохозяйств. Татьяна Букина и Дмитрий Кашин из НИУ ВШЭ в Перми выяснили, что машинное обучение для прогнозирования инфляции превосходит классические эконометрические моде

ере ИИ. На сайте ассоциации уже доступны две задачи по проверке эффективности моделей, использующих машинное обучение для автоматической обработки естественного языка. Это задачи на логику и зн

о ИИ «Сколтеха» в пятый раз соберет лучших студентов со всей страны на своей ежегодной летней школе машинного обучения SMILES, которая в этом году пройдет с первого по 13 августа в Царском селе

не. Сложность реализации решения заключалась в формализации подхода по оценке результатов внедрения ML-моделей формирования активной клиентской базы, в выборе метрики оценки и подборе порогов.

Anomaly Detection). В своем первом релизе ML-помощник работал как система second opinion: применяя машинное обучение, модуль подтверждал срабатывание правил корреляции. Таким образом когнитивн

и тому, какой опыт получают клиенты, взаимодействуя с нами на любом этапе покупки. Внедрение такой ML-модели позволяет нам еще тщательнее следить за браком товаров и влиять на то, купит ли чел

жать необходимости писать отдельные правила детектирования для каждой новой утилиты или процедуры. «ML-модели являются отличным вспомогательным инструментом в работе аналитиков, так как с одной

ьтативность продукта, мы интегрировали с MaxPatrol SIEM модуль поведенческого анализа, использующий машинное обучение и позволяющий обнаружить даже неизвестные угрозы, — сказал Павел Гончаров,

можно по разным метрикам, например по количеству соединений или объему входящего трафика. С помощью ML-технологий правила обучаются на типичном трафике, и все необходимые параметры для их сраба

м в районе. Чем больше данных будет внесено, тем точнее получится расчет. Он производится с помощью ML-калькулятора, созданного на базе методов искусственного интеллекта. Калькулятор непрерывно

Технология модерации ленты заказов разработана командой сервиса — Drivee Tech, которая обучила ряд ML-моделей на основе исторических данных и внедрила в приложение. На сегодняшний день около 9

т предсказать зоны покрытия сети и оптимизировать расположение антенн для эффективной работы связи. Машинное обучение значительно улучшает развитие сетей 5G и 6G, ускоряя и оптимизируя ключевые

Более половины компаний в мире уже внедрили в свои бизнес-процессы технологии машинного обучения (54%) и интернета вещей (51%). Еще 33% планируют сделать это в ближайшие два года. Гораздо менее распространены такие технологии, как возможности дополненной и виртуальной ре

еоретическом модуле ребята изучали основы NLP, языковые модели, специфику эффективной работы с LLM, MLOps и многое другое. А в практическом — работали над пятью кейсами под руководством опытных

MLOps-платформа, которая обеспечивает автоматизацию полного цикла разработки и эксплуатации моделей машинного обучения. Платформа позволяет управлять коллективной работой Data Science команд и

дсказуемые, необычные или отклоняющиеся от установленных норм взаимодействия в сети. Они могут указывать на наличие вредоносных программ, взломов или других нежелательных событий. Возможности методов машинного обучения открывают новые горизонты для точной классификации трафика в обнаружении аномальных значений для предотвращения кибератак. Один из таких методов предложил магистрант Данила Т

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

ует набрать более 400 студентов — на треть больше, чем в 2023 г. ШАД готовит специалистов в области машинного обучения и анализа данных, спрос на которых постоянно растет в связи с развитием те

Ученые из «Сколтеха» представили метод для изучения свойств поликристаллов, композитных материалов и многофазных систем с помощью машинного обучения. Точность результатов расчетов с применением нового метода сопоставима с точностью квантово-механических методов, которые можно использовать только для материалов, состоящих

енней технологии «Яндекса», которая ежегодно отбивает рекордные DDoS-атаки на все сервисы компании. ML-алгоритмы в Smart Web Security постоянно дообучаются на большом объеме реального легитимно

огии Yandex SpeechKit и интегрирован с генеративной нейросетью YandexGPT. Взаимодействие нескольких ML-моделей позволит распознать более сложные эмоции спикера – например, неуверенность или сар

«Почта Mail.ru» начала применять машинное обучение (ML) в работе технической поддержки. Разработанная ML-модель помогла полнос

ровать контрольные цифры приема (КЦП) на ближайший период в один-два года, так и определять тренды изменений в среднесрочной перспективе до 20 лет. Ученые НГУ впервые использовали современные подходы машинного обучения для подобных глобальных прогнозных социально-экономических моделей. На данном этапе модель позволяет прогнозировать КЦП для высшего и среднего профессионального образования.

зданию системы, способной легко масштабироваться под потребности бизнеса. «Основной вызов — сделать MLOps доступным и с точки зрения обслуживания, и с точки зрения разработки, в то же время не

ации можно объяснить удачной структурой нейронной сети и ее предварительным обучением, однако результаты работы всегда можно улучшить, повысив качество изображений в обучающем наборе и их количество. Машинное обучение действительно дает возможность качественно изменить процесс сортировки мусора, который сегодня, в основном, реализуется вручную», — сказал доцент кафедры «Интеллектуальные сис

анием возможностей современных информационных технологий. В ходе исследования собраны, систематизированы и проанализированы доступные данные о средних температурах. Благодаря использованию алгоритмов машинного обучения (линейная регрессия, дерево решений, случайный лес, CatBoost, метод опорных векторов (SVM), Lasso-регрессия, Ridge-регрессия,) а также данным, полученным в рамках дополнитель

спечения, веб- и мобильных приложений на языке Python, научатся работать с большими данными, изучат основы машинного обучения и др. Средняя зарплата молодого специалиста составляет 175 тыс. руб

енде ассоциации «ФинТех» (АФТ), построенном на оборудовании компании Yadro, страховой дом ВСК провел испытания комплексного решения. Основной целью испытаний было обучение и тестирование нейросетей и ML-моделей, требующих высоких процессорных мощностей. На первом этапе было проведено обучение и тестирование моделей разной архитектуры для задачи маппинга (определения соответствия между разли

о промежуточное решение, когда можно сохранить «квантово-механическую точность» и на несколько порядков повысить скорость вычислений даже для систем из тысяч атомов. Одним из популярных методов стало машинное обучение, с помощью которого исследователи создают потенциалы взаимодействия, но обученные на результатах квантово-механических расчетов. Эти потенциалы лучше предсказывают параметры м

промежуточное решение, когда можно сохранить «квантово-механическую точность» и на несколько порядков уменьшить скорость вычислений даже для систем из тысяч атомов. Одним из популярных методов стало машинное обучение, с помощью которого исследователи создают потенциалы взаимодействия, но обученные на результатах квантово-механических расчетов. Эти потенциалы лучше предсказывают параметры м

dicate для задач распределенного real-time-мониторинга (в режиме реального времени) качества работы ML-моделей. Об этом CNews сообщил представитель GlowByte. ПО Kolmogorov AI разработано россий