Тренды, разобранные по делу
Разработка ПО, импортозамещение, прикладной ИИ, безопасность КИИ и интеграция – без хайпа, с практикой системного интегратора.
Прогнозная аналитика на ML: от отчётов к предсказаниям
Как перейти от исторических BI-отчётов к прогнозам на машинном обучении: задачи, данные, инфраструктура и риски для бизнеса и госсектора.
ЧитатьИТ-тренды 2017: ML, контейнеры, API и блокчейн на пороге
Машинное обучение, контейнеры, API-first и блокчейн: разбираем, какие технологии 2017 года дадут реальную отдачу бизнесу и госсектору, а какие подождут.
ЧитатьРаспознавание речи дозрело: голосовые интерфейсы в B2B
Точность распознавания речи перешла порог, за которым голос становится рабочим интерфейсом корпоративных систем. Разбираем, где он окупается в B2B и госсекторе.
ЧитатьTensorFlow и открытые фреймворки: как ML стал доступнее командам
Открытые фреймворки машинного обучения снизили порог входа в ML. Разбираем, что это даёт командам в бизнесе и госсекторе.
ЧитатьМашинное обучение выходит из лаборатории: ML в продакшене
Как перевести ML-модель из исследования в промышленную эксплуатацию: данные, инфраструктура, мониторинг и требования к ПД в B2B и госсекторе.
ЧитатьAlphaGo против Ли Седоля: что победа DeepMind значит для бизнеса
AlphaGo обыграла Ли Седоля 4:1. Разбираем, что глубокое обучение даёт бизнесу и госсектору уже сейчас и где проходит граница применимости.
ЧитатьГлубокое обучение выходит в продакшен: что показал релиз TensorFlow
Google открыл TensorFlow под Apache 2.0. Разбираем, что это значит для продакшен-систем машинного обучения в бизнесе и госсекторе РФ.
ЧитатьЧат-боты и виртуальные ассистенты: автоматизация клиентских обращений
Как чат-боты и виртуальные ассистенты разгружают первую линию поддержки в бизнесе и госсекторе: архитектура, сценарии и требования к персональным данным.
ЧитатьМашинное обучение в бизнесе: первые практические сценарии
Где машинное обучение уже приносит измеримую пользу бизнесу и госсектору в 2015 году – скоринг, прогноз спроса, антифрод и классификация обращений.
ЧитатьРекомендательные системы: как данные продают за вас
Как рекомендательные системы превращают историю транзакций в дополнительные продажи: подходы, данные, ограничения и внедрение в B2B и госсекторе.
ЧитатьМашинное обучение выходит из лабораторий в продакшен
Машинное обучение перестало быть академической темой. Разбираем, как вывести модели в продакшен корпоративных и государственных систем.
ЧитатьiOS 5 и Siri: голосовые ассистенты выходят к массовому пользователю
Apple встроила Siri в iPhone 4S и вывела голосового ассистента к массовому пользователю. Что это значит для корпоративных и государственных сервисов.
Читать