Машинное обучениеМашинное обучение2 cтраница



Индустрия

Прогноз CW: Что ждет искусственный интеллект в 2019 году

07:07 19.03.2019 | Том Маколей |

Аналитики Gartner и Forrester, исследователи данных и ИТ-руководители рассказали о том, чего они ждут от науки о данных и искусственного интеллекта в текущем году.



RPA 2019: как подготовить рабочее место роботу

14:13 04.03.2019 | Дмитрий Гапотченко |

Для того чтобы эффективно внедрить RPA, необходимо навести порядок в бизнес-процессах предприятия.



Финансы, страхование

AIDA «УралСиба»: клиент на пороге — хороший, плохой, токсичный?

17:30 28.02.2019 | Ирина Шеян |

Юрий Сирота, старший вице-президент, руководитель департамента искусственного интеллекта и анализа данных банка «УралСиб», рассказал на примере проекта Anti Money Laundering, как его подразделению удается монетизировать работу с данными.



Предприятие

BIG DATA 2019: На что способны большие данные в медицине

15:08 04.02.2019 | Ирина Шеян |

По словам Виктора Гомболевского из НПКЦ диагностики и телемедицинских технологий Депздрава Москвы, анализ всего пула информации, окружающей пациента, ведет к новой медицине — персонализированной и превентивной.



Технологии

«Технологии машинного обучения 2018»: Платформы

14:04 18.12.2018 | Алексей Чернобровцев |

В конце сентября состоялась практическая конференция, организованная издательством «Открытые системы», в которой приняли участие 250 представителей организаций из различных отраслей.



Предприятие

Умным решениям нужны данные

16:26 03.12.2018 | Наталья Дубова |

Реальные кейсы внедрения искусственного интеллекта в поддержку клиентов обсудили участники клуба ИТ-директоров Ventra Lab.



Предприятие

«Технологии машинного обучения 2018»: Мясникам безработица не грозит. Пока

15:14 21.11.2018 | Игорь Левшин |

Тематика роботизации на организованной издательством «Открытые системы» практической конференции обсуждалась широко – от сугубо технической до юриспруденции, а сами роботы — от программных до монстров с ручищами-манипуляторами.



Предприятие

Как управлять потоками данных. Опыт Mars

17:04 20.11.2018 | Дмитрий Гапотченко |

В российском подразделении компании создали решение на базе Splunk, позволяющее обнаруживать проблемы с инфраструктурой и приложениями до того, как они проявятся.



Предприятие

OSP Data: Искусственный интеллект в России. Для чего он нужен, что мешает внедрению

13:31 19.11.2018 | Дмитрий Гапотченко |

Среди основных областей применения средств машинного обучения в нашей стране — составление прогнозов и работа с клиентами.



Автоматизация предприятий

Искусственный интеллект революционизирует DevOps

13:57 14.11.2018 | Боб Вайолино |

Самообучаемость, прогнозирование и возможности автоматизации, обеспечиваемые технологиями искусственного интеллекта, позволят ускорить разработку еще более устойчивых и многофункциональных приложений.