Об использовании продуктов, разработанных в BaseGroup Labs: сейчас система поддержки принятия решений полностью построена на Deductor, планируется перевод ее на новую версию аналитической платформы Loginom.
Доктор физико-математических наук, профессор РАН о Loginom: «Это действительно прорывное решение. Большой-большой респект».
Бывший глава ИИ-направления в Uber считает, что сейчас мир находится на пике своих ожиданий от ИИ. И эти ожидания сильно завышены. Нам обещали ИИ, способный адаптироваться и обучаться самостоятельно, а появились лишь алгоритмы, способные сообщать о том, остались ли продукты в холодильнике и какие приборы включены в доме.
Глубинное обучение привело к получению множества передовых результатов в таких областях, как распознавание образов, распознавание речи, перевод между языками. Несмотря на это, очень высок риск, что большая шумиха, связанной с этой и другими технологиями искусственного интеллекта приведут к очередной «зиме ИИ», как та, что разрушила эту область в 1970-х.
Всё больше и больше разработок задействуют машинное обучение. Становится очевидным, что UX-дизайнерам ещё многое предстоит узнать о том, как сделать взаимодействие с технологией понятным для пользователей.
В рамках фестиваля Red Apple в Москве прошла дискуссия представителей Google, Uber и других компаний о внедрении искусственного интеллекта и VR в новые продукты и в стратегии продвижения.
В этом году все только и говорили про перспективы искусственного интеллекта и децентрализованной системы. Но от разговоров к делу перешли далеко не все. Кто из отечественных компаний постарался оседлать волну хайпа, рассказывается в статье.
Маркетинговые стратегии и маркетинговые коммуникации не стоят на месте: мир вокруг изменяется, и нужно найти оптимальные способы, подходы к новому потребителю, оптимальные способы продажи новых продуктов с новой структурой жизненного цикла.
В ходе отборочного тура экспертная группа рассмотрела 41 заявку из 11 регионов России. По результатам компания BaseGroup Labs вышла в финал конкурса в номинации «Лучшее информационно-аналитическое решение для обработки структурированных данных»
Машинное обучение: в вашем распоряжении дополнительная команда маркетологов, которая мгновенно оценивает, анализирует, оптимизирует и подстраивается под каждого клиента, чтобы вы могли предложить свои продукты лучше и быстрее конкурентов.
Искусственный интеллект и машинное обучение могут стать отличными помощниками испытывающим нехватку персонала группам безопасности, которым нужно быстрее и эффективнее реагировать на киберугрозы.
Черепаху можно выдать за винтовку. Кот превращается в холодную закуску гуакамоле. Любой объект превращается в какой-то другой в глазах машинного интеллекта, потому что у ИИ особая система «зрения», отличная от человеческой.
Заключительная часть обзора Data Science Week 2017, прошедшем в Москве 12-14 сентября. Статья рассказывает о панельной дискуссии по теме “Подбор команд по работе с данными и оценка их эффективности”.
Специалисты по большим данным — новые рок-звёзды. Они всем нужны, ими все восхищаются, они умеют делать вещи, со стороны похожие на магию, и являются носителями некого сакрального знания. При этом стать профессионалом в области data science вполне решаемая задача.
Джеффри Хинтон, отец «глубинного обучения»: если вы хотите узнать, где произойдёт следующий прорыв, который сможет сформировать основу для создания машин с более гибким интеллектом, обратите внимание, что очень умные люди играются с идеями, которые пока ещё не работают.