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

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

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

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