Читая крутые истории о возможностях искусственного интеллекта, трудно не влюбиться в эту технологию: кажется, что нейросети можно применять для решения любой задачи. Нам тоже хочется верить во всепобеждающую силу искусственного интеллекта, но не получается.
В этой версии исправлено несколько ошибок, возникавших при работе Узла-ссылки, решена проблема с неожиданной ошибкой Калькулятора при работе в параллельном Цикле, устранена потеря связей у пакетов со сложными зависимостями, а также исключен ряд проблем в Веб-клиенте и Настольном приложении.
Как корректно рассчитать экономический эффект от применения машинного обучения? Совместно с Террасофт, мы делимся приемами расчетов эффективности модели МL с помощью Loginom и Creatio.
Крупное обновление аналитической платформы Loginom. Реализован функционал мониторинга пользователей и пакетов. Добавлена поддержка Python. Оптимизированы существующие алгоритмы. Появился новый обработчик и визуализатор, а также улучшены существующие
Хотите начать самостоятельно анализировать данные и не знаете, какой аналитический инструмент подойдёт? Где приручать питонов, а где ограничиться Excel? Мы подготовили обзор различных подходов к анализу данных, их преимуществ и недостатков.
В статье приведены примеры решения задач предупреждения аварий на объектах газораспределения, оценки потерь газа при авариях, утечках и аварийных сбросах.
Как повысить ценность бизнес аналитики в организации? Как дата-хайп затмевает здравый смысл? Почему технари думают что опыт предметной области легок? Разбираемся в деталях на вебинаре по low-code аналитике.
При анализе информации часто возникает ситуация, когда теоретическое великолепие методов анализа разбивается о действительность. Ведь вроде все давно решено, известно множество методов решения задач анализа. Почему же довольно часто они не работают?
На вебинаре от компании Террасофт Алексей Арустамов рассказал о тенденциях в области клиентской аналитики, технологиях для глубокого анализа данных, охватывающих вопросы сбора, интеграции, очистки данных, построения моделей машинного обучения, а также продемонстрировал взаимодействие Loginom и Creatio.
С помощью Loginom реализован проект для крупного горнодобывающего карьера: разработаны модели по оценке KPI работы сотрудников; создан прототип электронного советчика; настроена real-time обработка данных с большим количеством внешних влияний. Кейс рассказывает СЕО «Лаборатории кода».
Готовое решение Loginom Scorecard Modeler позволяет автоматизировать до 90% процедур при создании скоринговой карты: от подготовки данных до моделирования и формирования отчетности.
Самоорганизующиеся карты Кохонена – это одна из разновидностей нейросетевых алгоритмов. Этот алгоритм решает задачи кластеризации и проецирования многомерного пространства в пространство с более низкой размерностью. Он часто применяются для решения самых различных задач, от восстановления пропусков в данных до анализа и поиска закономерностей.