ерии становятся устойчивыми к антибиотикам. Далее авторы выяснили, какая модель машинного обучения (machine learning, ML) в этом случае подходит для предсказания результатов докинга лучше всего

ьно вырос в 2023 г. по сравнению с 2022 г. Это 10 самых актуальных библиотек и фреймворков и десять ML-технологий и методов. Большинство из них связаны с генеративными моделями и нейросетями дл

данные из разрозненных источников для создания аналитических и предиктивных систем, а также моделей машинного обучения. Сервис позволяет сократить до 60% стоимости вычислительных ресурсов при р

ператоров связи с их готовой инфраструктурой и облаками делает видеонаблюдение все более доступным. Искусственный интеллект и машинное обучение, интеграция со сторонними системами дают возможно

ными, предсказательная аналитика, разработка с использованием технологий искусственного интеллекта, Machine Learning, Process Mining и Task Mining. Разработки сфокусированы на следующих сегмент

«Карельский окатыш» (входит в «Северсталь») внедрил комплекс моделей машинного обучения на линии окомкования окатышей. Система автоматически управляет скоростью вращения окомкователя и дозировкой бентонита и выдает рекомендации по дозировке железорудного концент

СК «Сберстрахование» совместно с ИТ-партнером GlowByte реализовала платформу MLOps, которая позволяет регламентировать и стандартизировать процесс развертывания ML-моделе

ство – соответствующее соглашение компании подписали 8 ноября в рамках FINOPOLIS-2023. В пилотном проекте ДОМ.РФ проанализировал новостной фон инвестиционно-строительной тематики с помощью технологии машинного обучения. Она собирает новости по заданным источникам и автоматически анализирует их тональность, которую разделяет по трем категориям: «позитивная», «негативная» и «нейтральная». В с

кже ранжирования скважин кандидатов по каждой площади на месторождении. Благодаря применению помощи ML-моделей удалось сократить время на подбор скважин-кандидатов и увеличить добычу нефти, а т

сервисе функционирует около 50 моделей машинного обучения. Об этом CNews сообщили представители VK. ML-модели «Авторегистраций» Первая ML-модель была разработана в 2009 г. в качестве инструмент

дничество позволяет преодолевать препятствия, стимулировать инновации и открывать новые горизонты. «Машинное обучение может быть очень полезным для индустрии кибербезопасности, еще больше повыс

ud Apache Airflow интегрирован с объектным хранилищем, управляемыми СУБД, BI-инструменты, сервисами машинного обучения облачной платформы. Также Apache Airflow работает с сервисом для обработки

Ozon запускает новый сервис для продавцов по автогенерации видеообложек с помощью алгоритмов машинного обучения. Продавцы могут загрузить фотографии и получить небольшое видео, чтобы добавить в карточку товара. Об этом CNews сообщили представители Ozon. Видеообложки – дополнительный ин

днастроенными аппаратными и программными компонентами, предназначенное для обучения и развертывания ML-моделей. Об этом CNews сообщили представители Selectel. Платформа разворачивается индивиду

твенного интеллекта, а также технологий глубокого обучения с подкреплением и компьютерного зрения. «Машинное обучение и искусственный интеллект — это наша реальность и будущее, постоянно развив

ен быть устроен проектный трек в магистратуре, чтобы обеспечить буст в развитии аналитиков данных и ML-инженеров через вовлечение в исследования и продуктовую разработку для сферы ритейла. И лу

чивает весь цикл машинного обучения в облаке. Дата-инженеры и аналитики смогут быстро разворачивать ML-модели в протестированной и оптимизированной для них облачной среде, собирать и анализиров

нет — нужны как методологические, так и технологические изменения в процессах развития. Зачем нужен MLOps Итак, в компании уже есть хранилище данных, и сформирован бизнес-запрос на их использов

товаров и позволит таргетироваться на него потенциальным рекламодателям. В режиме реального времени ML-модель поймет, каким посетителям лучше показать товарную полку с конструкторами или магнит

Rubbles и Arenadata обеспечили совместимость своих программных продуктов. Теперь платформа Rubbles MLOps Suite и решения для хранения и обработки данных Arenadata могут работать бесшовно в еди

который поможет продавцам, работающим по схеме FBO, спрогнозировать спрос на свои товары и понять, в каком количестве их стоит привозить в тот или иной регион. Для прогнозирования используются модели машинного обучения (ML), основанные на исторических данных. С помощью отчета продавцы смогут проще спланировать свои поставки на склады Ozon и повысить свои продажи. Об этом CNews сообщили пред

четах «Авто.ру» показывался только «скрученный» пробег, а теперь — еще и подозрительный. Это значит, что он мог быть записан с ошибкой в автосервисе. Чтобы исключить человеческий фактор, используется машинное обучение. Алгоритм сканирует соседние точки на графике пробега и оценивает вероятность ошибки. Учитывая эту информацию, пользователь может задать дополнительные вопросы продавцу и дого

и встроенные модели машинного обучения. Пользователи смогут самостоятельно запускать и настраивать ML-алгоритмы, а также применять технологичные инструменты для общения с клиентами через мессе

очередь с повышением сложности вычислений в различных областях, таких как искусственный интеллект, машинное обучение, наука о данных и других. Использование графических процессоров в этих обла

ой эффективности и скорости разработки. В какой-то момент наши наработки в области инфраструктуры и MLOps мы стали не только использовать у себя, но и предлагать внешнему рынку, что вылилось в

«Сбер» представил новую программную библиотеку Py-Boost, которая многократно повышает скорость разработки моделей машинного обучения с помощью прорывного алгоритма SketchBoost. Об этом рассказал первый заместитель председателя правления Сбербанка Александр Ведяхин. Алгоритм SketchBoost реализует новый подх

для автоматизации маркетинга Loymax запустила рекомендательную систему на базе машинного обучения — Machine Learning (ML), что позволило ежемесячно генерировать миллионы персональных предложени

Yandex DataSphere появилась новая версия Jupyter Notebook – наиболее популярного редактора кода для ML-разработки. Обновленный интерфейс, а также предустановленные расширения – например, навига

«Северсталь» внедрила программный комплекс по управлению темпом прокатки и выдачей слябов из печей на основе моделей машинного обучения. Решение, получившее название «Автотемп 2.0», реализовано на стане 2000 Череповецкого металлургического комбината (ключевой актив «Северстали»). Разработчиками выступили спец

фотовитрину – единую точку входа для просмотра, создания и редактирования контента. Теперь в разделе «Фото» авторы смогут просмотреть архивные и опубликовать свежие фотографии, а с помощью технологий машинного обучения – создать новый контент для своих друзей и подписчиков. Новый сервис позволит значительно сократить время на обработку и публикацию контента. Например, функция «Подборка фото

т новых точек», — сказал Роман Стятюгин, директор центра аналитических продуктов VK Predict. Модели машинного обучения «Геокурсора» учитывают более 500 параметров: обезличенные признаки аудитор

й позволит материаловедам сэкономить время при расшифровке рентгенограмм. Он предложил использовать машинное обучение для прогнозирования фаз кристаллической структуры переходных металлов и их

Академия «Высшая инженерная школа» и российский разработчик аналитических инструментов «Полиматика» (ГК Softline) открыли совместную учебно-научную лабораторию «Машинного обучения на транспорте». Она предоставит студентам возможности для проведения проектов в области анализа данных и искусственного интеллекта как в рамках образовательной программы, так

блачные сервисы платформы для задач машинного обучения и анализа данных. Так, с помощью сервиса для ML-разработки Yandex DataSphere преподаватели смогут обучать студентов создавать базовые моде

или отправляется на ручную проверку. Новая система модерации использует методы машинного обучения (machine learning; ML): алгоритм обучается на накопленном массиве решений модераторов Ozon и з

м банка тестировать различные решения, направленные на повышение точности прогнозов, и «приземлять» ML-модели на конкретный процесс в рамках работы с клиентом. Например, с помощью моделей машин

ать основой и для коммерческих решений». ML Space — это платформа для совместной работы DS-команд и ML-разработки полного цикла: от импорта данных и их препроцессинга до деплоя и монетизации го

ринципами MLOps-подхода к разработке ML-моделей. Это набор практик и технологий, которые объединяют Machine Learning, DevOps, Data Engineering и Model Governance в единую методологию создания,

gnauts представляет собой единую MLOps-платформу, которая позволяет управлять всем жизненным циклом ML-моделей: от подготовки данных, разработки и обучения моделей до их эксплуатации и монитори

ромышленную эксплуатацию теперь проходит как минимум в 2 раза быстрее, чем до внедрения платформы. «MLOps помогает бизнесу развивать Data Science-направление эффективнее и внедрять качественные