Все интересное про Data Science. Актуальные новости и авторские статьи от Rusbase. Независимое издание о технологиях и бизнесе.
Artificial Intelligence News
Сфера LLM растёт бурными темпами, привлекая внимание не только специалистов в области машинного обучения, но и обычных пользователей. Кто-то высказывает массу опасений насчет их дальнейшего развития, а кто-то и вовсе предлагает бомбить дата-центры — и даже в Белом Доме обсуждают будущее моделей. Но неужели текстом можно кому-то навредить?
By exploring these trends, we find how they transform industries, redefine frameworks, and propel us toward a world enriched by data-driven insights. Top Data Science Trends To Follow in 2024 Market advancements in data science are extensive and offer significant advantages to professionals with degrees in this field. To thrive in the global technology market, organizations must grasp these evolving patterns and future forecasts related to data science. Likewise, data scientists should acquaint themselves with various data science trends to enhance their effectiveness in this industry. We will discuss five prominent Data Science trends shaping the years ahead. The trend toward edge analytics is consistently rising, particularly in scenarios necessitating swift response times to real-time data.
Cloud computing impacts the field of big tech in an enormous variety of ways, touching the fields of data science, customer interactions, Artificial Intelligence, transactional systems, DevOps, and more. If you are interested in or employed in any of those fields, staying abreast of developments in cloud-based technology will be crucial to managing your database efficiently and preserving it for the long term. Data Visualization Advancements Several advancements in the field of data visualization are likely to be notable in 2023. Below are a few of the most important pieces of data science news to follow. Data Visualization Videos Those who are interested in pursuing careers in data visualization will be interested to learn about the trend toward using video for data visualization. The central goal of data visualization is to help translate highly inaccessible information to be not comprehensible for business leaders who will make key decisions based on their findings. Because of this, sharing data sets through an entirely new medium that has been proven to be effective could be game changing for the field, expanding our capacity to learn at the same time that we expand our access to data. Mobile-Optimized Visualization Those who work in the arena of data visualization must be mindful not only of not only the medium in which they are working but the interface on which it will be seen. This is another data science trend to look out for in 2023. For those not familiar with the term, Data as a Service is the industry in which organizations that have worked with data for decades share their expertise as well as their intellectual property with clients. This is because they possess uncommon insight into the workings of data that many data scientists seek to cultivate. Deepfake Video And Audio Deepfake technology is another example of a tech-world development that has captured attention far outside of the field of big data. This is technology that can vividly create audio or video content by manipulating existing documents. Already, convincing video and audio clips have surfaced featuring public figures saying or doing things that they did not actually do, with highly destructive consequences. Indeed, the implications of this are vast, posing threats not only to the reputations of individuals but also causing destructive political misunderstandings. Beyond these public examples of deepfake technology being weaponized, businesses in particular should be on the lookout for deepfake scams. Amazing though it may seem, the speech patterns and voices of individuals can be learned and mimicked by machines and used in automated cyberattacks. One famous example of this was in 2019, when a U. Unfortunately, concern about deepfake technology will only continue to grow as machines continue to improve, becoming more convincing in what they are able to represent, quicker in their execution, and accurate in their responsiveness when interacting with real individuals. For those interested in the field of cybersecurity , this is an important new type of cyberattack to consider. Python Growth Python has long been one of the leading programming languages in data science, and in recent years has become the standard programming language for those in the field of data analysis. Because of this, experts suggest that we are likely to see Python become the 1 programming language overall for data scientists , outpacing the other leading programming languages javascript, java, and r.
Data science and technology fusion offers remarkable insights into our rapidly evolving digital world. Organizations rely on data-driven insights for decisions, creating a surge in demand for efficient data scientists, accompanied by competitive salaries and abundant job opportunities in diverse industries. In exploring the latest trends within data science, we embark on a journey to explore the dimensions of artificial intelligence, machine learning, and advanced analytics. By exploring these trends, we find how they transform industries, redefine frameworks, and propel us toward a world enriched by data-driven insights. Top Data Science Trends To Follow in 2024 Market advancements in data science are extensive and offer significant advantages to professionals with degrees in this field. To thrive in the global technology market, organizations must grasp these evolving patterns and future forecasts related to data science.
At a Glance
- Data Science Journal
- Data Science News
- Что такое Data Science – База знаний Timeweb Community
- Новости по тегу data science, страница 1 из 1
- Конференция Data Science 2023
Search code, repositories, users, issues, pull requests...
Data science and machine learning are used in a wide range of applications, including: Predictive analytics: Using data to make predictions about future events or outcomes. Data science and machine learning are used in a wide range of applications, including: Predictive analytics: Using data to make predictions about future events or outcomes. Информация о ближайших и прошедших мероприятиях по тематике Data Science. Follow Data Science news from the top news sites and blogs by industry experts in one place.
62 Analytics & Data Science Predictions from 35 Experts for 2023
Главное по теме «Data science» – читайте на сайте Data root labs — новости о data science и искусственном интеллекте, новые разработки и инструменты, которые появляются в этих дисциплинах. Читайте самые интересные и обсуждаемые посты по теме Data Science. Личный опыт, познавательные статьи, забавные фото и видео. Статья о том, как Data Science и машинное обучение помогают исследовать и анализировать данные, расширяют возможности для выявления инсайтов и повышения эффективности. Discover the latest Data Science development news, repositories, and conferences at Hackertab. Latest Data Science articles. Using Deno with Jupyter Notebook to build a data dashboard.
Определение Data Science
- Latest 2022 news articles, blog posts & updates from industry experts
- Data snooping
- Известные теории, пример решения уравнения по теории чисел. ''
- Что делают специалисты в области Data Science?
Newsletters for Data Science & Analytics
What are these 5 data science trends? Data scientists must be aware of various data science trends in order to be successful in this industry. These forthcoming developments will provide major benefits to the sector and its enterprises. This post will help you find and get insights into the top 5 data science trends that will dominate the future year. Data scientists must be aware of various trends in order to be successful in this industry Augmented analytics The first of our picks for the top data science trends is Augmented analytics. Augmented analytics is a vital data science concept that is becoming more popular by the day. It transforms how data analytics is handled, manufactured, and generated by utilizing machine learning algorithms and artificial intelligence.
Augmented analytics tools are now popular because they provide automated chores and insight solutions by using complicated algorithms to enable conversational analytics. Augmented analytics tools provide automated chores and insight solutions Furthermore, augmented analytics contributes to the evolution of data science platforms and embedded analytics. This trend is likely to undergo a variety of developments in 2023 or the following years, becoming an important role in the growth of BI platforms. Data-as-a-Service DaaS Data-as-a-Service DaaS is a technology that encourages users to use and access digital assets over the internet. It is based on cloud technology. DaaS is a top data science concept that boosts corporate efficiency.
So it naturally finds a spot in our list of 5 data science trends.
In the past, the data science conference has attracted a lot of presentations in formal sessions plus keynotes, and excellent tutorials, with a lot of attendees plus many more visitors from other conferences of the congress. We anticipate to have attendees from about 75 countries and territories.
Participants range from established researchers on Professorial level, starting researchers post-doc, PhD, Masters and Bachelor level and contract researchers unto practitioners applying all aspects of data science in private or public companies or research institutions. Each of the joint conferences in CSCE is a premier conference for presentation of advances in their respective fields. We anticipate having between 1,000 and 2,000 participants in the congress.
They should focus on organizing Hackathons, bootcamps, and meetups to target new-age skillsets in AI and data science. Identifying niche skillsets through conventional hiring channels could be challenging. For example, full-stack data science skillsets will now include business domain, machine learning, software engineering, ML engineering, and infrastructure engineering to build end-to-end assets. Citizen data scientists can bolster organizational value, solve a host of business-specific issues, and deliver meaningful prescriptive analytics. Companies will automate many processes done manually before, such as invoicing, transcriptions, medical charting, and resume processing. As companies digitize their document archives and historic data, they will use Natural Language Processing NLP to make it searchable in real-time. This will increase employee productivity and accelerate the availability of information to business units, delivering richer insights and stronger ROI.
This knowledge gap will lead organizations to leverage AI to classify employee knowledge, making sure everything is captured and searchable, thus enabling team members and new employees to quickly ramp up rather than starting from ground zero. It means a frictionless flow—unobstructed by structural, economic, and other barriers. One way in which analytics can drive data freedom is via open data lake architectures that leverage open-source frameworks. When companies provide teams with unrestricted access to data, employees are empowered to unlock the rich insights deep customer data analysis offers. The companies that can ground individuals throughout the organization in data that helps them to better solve for customer pain points will achieve higher levels of customer satisfaction and retention. Companies need to be prepared to produce the same output, or potentially more, with less human capital. Insight engines will be key to aggregate knowledge and increase efficiency.
Like having a personal assistant, the technology will allow anyone within the organization to ask a question and find the answer from the knowledge base. This is the process of intentionally creating data to power AI and advanced data applications, as opposed to data exhaust, which is the byproduct of data emitted from existing systems. Data Contracts have been a much-discussed topic in the data community this year. AI will still be extremely valuable, but major issues are grounded on the foundations not being ready. Data quality is an issue more often than not. With more and more technical capabilities on the rise, in particular, in the field of AI, we need to talk more about how to use data, our algorithms, and our findings in an ethically bearable manner. Lots of new vendors popped up, and major ones like Snowflake and Databricks continue their journey to take over many technical components, despite the challenging economic situation.
But at the same time, voices emerged who questioned the modern data stack as such, whose decoupled approach often leads to many tools and high costs, let alone the complexity of getting it all together. Many companies will upgrade their existing strategic and operational efforts to clearly show how data helps to create business value and contribute to concrete goals. In the years ahead, the flow of data into and out of data warehouses will be not only faster, but continuous. Technology strategists have long sought to utilize real-time data for business decision-making, but architectural and system limitations have made that a challenge, if not impossible. Also, consumption-based pricing could make continuous data cost prohibitive. Increasingly, however, data warehouses and other infrastructure are offering new ways to stream data for real-time applications and use cases. Popular examples of real-time data in action include stock-ticker feeds, ATM transactions, and interactive games.
Now, emerging use cases such as IoT sensor networks, robotic automation, and self-driving vehicles are generating ever more real-time data, which needs to be monitored, analyzed, and utilized. Reliable, high performing data applications will prove to be a critical tool for success as businesses seek new solutions to improve customer facing applications and internal business operations. Powered by a foundation of real-time analytics, we will see increased pressure on data applications to not only be real-time, but to be fail safe. We are seeing more and more instances of organizations realizing tremendous benefits of real-time spanning across industries. For example, sporting event organizers are using ticket booking data in real-time to adjust prices and local governments are using real-time traffic patterns to dynamically tune traffic signals. With the current bearish market economy, every business is feeling the need to reassess the cost of these real-time data analytics systems to better understand price-performance. We are seeing more benchmarks competition from data vendors like Snowflake and Databricks to prove its value to customers, and the data systems that can do more with less are the clear winners.
In 2023, we will see benchmark wars between cloud data vendors showing one system being more efficient compared to the other. The shortcomings of batch predictions are apparent in the user experience and engagement metrics for recommendation engines, but become more pronounced in the case of online systems that do fraud detection, since catching fraud 3 hours later introduces very high risk for the business.
Virtual Data Science Labs for students of member-institutions are being upgraded! The Virtual Labs provided to students in data science programs in member-institutions around the world are now being upgraded to include a wide variety of live, real-life projects uploaded by companies. More countries like Iran and a few others in West Asia may be added to the deadline extension list in the next few days.
Please write to us at info worlddatascience.
Top 5 data science trends for 2023
Please write to us at info worlddatascience. The two-day event is expected to feature technology education and research experts from around the world as speakers. Though the invite list is still in the works, around 200 institutions are expected to be represented from 26 countries.
Какие именно навыки реально получить на курсах обучения Python, чтобы получить возможность работать в этих областях?
Этот тип нейросетей хорошо зарекомендовал себя в задачах обработки изображений. Но поиски оптимальных способов их применения продолжаются до сих пор. Для обучения сети аналитики данных использовали трансфер , или «перенос» обучения. При применении этого метода сеть вначале успешно обучают решению некоторой задачи, а затем применяют её при решении другой задачи, словно перенося из одной сферы в другую. В результате нейронной сети требуется минимальное дообучение.
Программисты использовали сеть ResNet, которую предварительно обучили находить на изображениях различные структуры, не связанные со снежными барсами. Затем её дообучили уже с использованием изображений ирбисов. При этом часть используемых фотографий перевернули, чтобы сеть научилась распознавать барсов в любом положении. Чтобы улучшить показатели, специалисты по Data Science предложили рассматривать снимки, полученные приблизительно в одно время, в качестве единой серии изображений. Логика проста: если снежный барс попал на одно изображение, то он, скорее всего, будет запечатлён и на ряде последующих снимков. Если нейронная сеть ошибётся и не увидит барса на одной фотографии, то на соседних она обязательно найдёт его. Следовательно, надо рассматривать не каждое изображение в отдельности, а всю группу снимков целиком. Теперь у зоологов появилась возможность отслеживать перемещения снежных барсов в режиме реального времени. Если на снимках камер обнаружен ирбис, информация об этом отображается на интерактивной карте с указанием точного места и времени съёмки. Оперативность обеспечивается облачной технологией взаимодействия всех частей системы.
В ближайшее время учёные планируют научить нейросеть отличать ирбисов друг от друга по уникальным особенностям тела и форме пятен. Поймать браконьеров Ежегодно человечество вылавливает примерно 180 млн тонн рыбы. Существуют международные договорённости и внутригосударственные законы, которые ограничивают вылов рыбы. Проблема в том, что в открытом море очень сложно проверить, кто и сколько рыбы вылавливает. В популярных для рыбной ловли местах действуют целые « тёмные флотилии » браконьерских судов. Незаконный промысел грозил нарушить хрупкий баланс морской экосистемы. В 2016 году в Google сделали сервис Global Fishing Watch, где в реальном времени можно увидеть, какие рыболовные суда перемещаются по Мировому океану.
Developments in A. This has already significantly impacted most branches of data science, all of which employ machine learning tools to function. In part, this is because of the next factor on the list… Higher volumes of data. As a direct result of the advances in A. Some of this expands upon previously existing datasets while other advances have brought in new forms of data altogether. In both cases, adaptations are required to allow businesses to make use of this data as well as finding safe and affordable ways to store it. As you will see, this will be critical in businesses across industries. Security threats. For better or worse, these are a perennial trend in the world of data science, with new forms of cyberattack emerging constantly. For those working in the field of cybersecurity , this means strategic planning and rigorous research to identify data breaches as well as preventing new ones. For everyone else working in big data, it means that vigilance is always imperative, as certain types of cyberattacks like phishing and other forms of data related fraud involve deceptive tactics that could target them. Data Analytics Analytics is one of the key fields of data science likely to undergo major transformations in the year ahead. Below are a few of the new data analytics trends to look out for. Real-Time Analytics One of the top rising data trends of 2023 is real-time analytics. Data capturing tools have improved in speed and scope, meaning we have access to an even greater wealth of real-time information that can illuminate our understanding of all sorts of processes. Companies are only just at the beginning of learning how these data sets can be used to guide important business decisions. If you are a data analyst or work in a related field, it will be of great use to follow any news and updates about real-time analytics that arise over the course of this year. This means that there is significantly more mobile data to be captured. For certain industries, mobile analytics are the core of their strategy, providing the most revealing and useful information to guide marketing and advertising tactics. This includes registering user engagement, customer satisfaction, monitoring in-app traffic, and identifying security threats. Artificial Intelligence Recent years have made clear that artificial intelligence has made monumental leaps that are likely to change not only the way we do business but the way we live. Outside of data science, this has already risen to popular consciousness: A.
DataSource.ai Blogs
В этот момент специалист подключает все свои «волшебные» инструменты: искусственный интеллект, модели машинного обучения, аналитические алгоритмы и т. По итогу специалист должен оформить найденные данные в виде таблиц, графиков, списков или в любой другой форме, предпочтительной для демонстрации разным категориям потребителей этой самой информации. Инструменты Data Science Специалисты в области Data Science хоть и не являются разработчиками, но должны уметь программировать и создавать приложения. В противном случае у них попросту не будет достаточного количества инструментов для обработки данных. Поэтому придется изучить хотя бы один из двух наиболее востребованных в Data Science языков программирования. Это язык с открытым исходным кодом и программное окружение для создания статистических вычислений. R предлагает большое количество библиотек и инструментов для фильтрации и предобработки данных. Также с помощью него можно визуализировать данные и тренировать модели машинного обучения для корректного взаимодействия с полученной информацией. Объектно-ориентированный язык программирования общего назначения. Python настолько универсален, что применяется практически в любых сферах деятельности, включая работу с искусственным интеллектом и обработку числовых значений.
Также дата-сайентисты задействуют в своей деятельности такие инструменты, как Apache Spark, Tableau, Microsoft PowerBI и десятки других, помогающих взаимодействовать с данными. Как Data Science связана с облачными решениями Помимо перечисленных выше инструментов, специалистам в области Data Science необходимо ознакомиться с тем, как функционируют облачные решения. Дело в том, что дата-сайентистам приходится работать с колоссальными объемами данных. Взаимодействовать с ними, используя локальные машины, слишком затратно по времени. Стандартным компьютерам попросту не хватает мощности для запуска массивных процессов по анализу данных и их обработке. Облачные кластеры позволяют запускать процедуры по обработке и сбору информации в сети, используя масштабные сети компьютеров, связанных между собой.
We must achieve at least 25,000. We need vast numbers of Data Science talent to help governments, companies, and development organizations deliver the best services in a cost-effective, systematic, and structured manner. At least half are in the advanced stages of acceptance and finalization.
These institutions are also under consideration to become hosts of the prestigious International Centers for Data Science ICDS once their accreditation process is complete.
Так что мы, гопники, тоже можем намутить что-то на этом поприще. Забирайте свои лэптопы, ребята, пора и к нам в гоп-сообщество приходит прогресс! С его помощью нам открываются бесконечные возможности для обработки данных и принятия правильных решений, которые могут существенно повлиять на нашу жизнь. Я уверена, что благодаря таким людям, как автор этой новости, наш мир станет более умным и эффективным. Желаю ему и всем специалистам в этой области дальнейшего профессионального роста! Марина 25 мая 2023 Я очень рада, что автор данной статьи признает важность и перспективность развития data science.
Эта область является одной из самых быстрорастущих и многообещающих, и безусловно, будущее нашей цифровой эры сильно зависит от того, насколько эффективно мы сможем обрабатывать и использовать все больше и больше данных, поступающих от разных источников. И если автор самостоятельно работает в этой области, то я желаю ему всего наилучшего, ведь такая профессия является не только инновационной, но и очень востребованной, что гарантирует высокий уровень зарплаты и успешной карьеры. Артём 25 мая 2023 Как и автор данной статьи, я также разделяю мнение о важности и перспективности развития data science. Эта область становится все более востребованной и необходимой в нашей цифровой эпохе, и нужны специалисты, которые могут обрабатывать и анализировать большие объемы данных, для выявления важных трендов и понимания происходящего. Я также хочу пожелать автору успеха в его карьере в этой области. Этот увлекательный и волнующий путь может принести много новых знаний и навыков и привести к профессиональному самоосознанию. Так что рекомендую следовать своим мечтам и стремлениям и учиться, расти и развиваться в своей профессии.
Елизавета 25 мая 2023 Совершенно согласен с тем, что data science является одной из наиболее перспективных и востребованных областей в настоящее время. Сложные алгоритмы машинного обучения и анализа больших данных могут улучшить работу процессов в различных отраслях, таких как здравоохранение, банковское дело, реклама и другие. Кроме того, это может повысить качество жизни людей, и помочь им делать более осознанный выбор. Я хотел бы пожелать автору успехов в его профессиональном пути в этой области. Лично для меня, это является мотивацией не только для расширения своих знаний в этой области, но и для открытия новых дверей и возможностей в своей карьере.
Очень важная работа с точки зрения здравоохранения. Знания о структуре белков позволяют существенно ускорить разработки во многих областях: от создания вакцин и лекарств до понимания механизмов зарождения жизни. Нейросеть оказалась вполне способна рассказать о себе в 500 словах, сопроводив текст необходимыми библиографическими ссылками. В попытках опубликовать эту статью исследовательница столкнулась с рядом сложностей этического и юридического характера. В настоящий момент ознакомиться с препринтом можно на французском портале HAL. Качество самой статьи в данном случае интересно далеко не в первую очередь. Гораздо важнее те самые этические и юридические вопросы авторства, о которых рассказывает исследовательница.
News & Events
Artificial intelligence (AI) is revolutionizing the field of data science. Discover how AI techniques such as deep learning and neural networks are being applied to solve complex problems. — самый массовый Slack-канал, который объединяет специалистов, исследователей и инженеров со всего мира, интересующихся Data Science. AI and Data Science Master the art of data science. Discover expert analysis on data science with news, features and insights from the team at IT Pro.
Search code, repositories, users, issues, pull requests...
data science Latest Breaking News, Pictures, Videos, and Special Reports from The Economic Times. data science Blogs, Comments and Archive News on Embark on a data-driven journey with SDSC's inspiring projects. Explore the world of data science through our diverse projects. Главное по теме «Data science» – читайте на сайте Download Open Datasets on 1000s of Projects + Share Projects on One Platform. Explore Popular Topics Like Government, Sports, Medicine, Fintech, Food, More. Flexible Data Ingestion. Stay up-to-date and aware of the latest trends in the data science world, which keeps evolving from day-to-day. Follow us and continue learning, discovering new perspectives for the job’s evolution and. Узнайте больше по теме data science. Ознакомьтесь с детальной информацией в экспертных статьях и новостях в интернет-издание WE Project.
Спасти людей из рабства и защитить редких животных. Как Data Science помогает улучшить мир
Небольшая статья о нахождении оптимального маршрута. Go Больше полезных материалов вы найдете на нашем телеграм-канале «Библиотека Go разработчика» Статьи и руководства Filippo Valsorda до 2022 года отвечал за криптографию и безопасность в команде Go в Google, но на текущий момент он продолжает сопровождать стандартную библиотеку криптографии Go. О крипте и пойдет речь в статье, точнее о планах в Go 1. Разбор четырех распространенных ловушек, которые ведут к неточностям тестирования в Go. Записи всех докладов с конференции GopherCon UK 2022. После длительной работы представлена вторая версия Wails , альтернативы Electron на Go. Go Get Podcast: правила хорошего тона для разработчика. В очередном выпуске обсуждаются вопросы, связанные с написанием хорошего кода на Go: — Нужен ли он? Обзор полезных возможностей VS Code для Go-разработчика. Анонс Go-линтера usestdlibvars, который определяет, можно ли повторно использовать переменные или константы из стандартной библиотеки, вместо того чтобы создавать собственные.
Кроме того, сервис уже получил сертификат качества Европейского союза. Телеком Операторы сотовой связи также значительно модернизируют оборудование и применяют принципиально новый подход при работе с данными. К примеру, Tele2, как и многие международные компании, использует кластер Hadoop. Благодаря подобной конфигурации увеличивается вычислительная мощность системы, что позволяет решать более высоконагруженные задачи. Не отстает от своих конкурентов и МТС — к примеру, в этом году компания в 3 раза увеличила пропускную способность транспортной сети в Московском регионе. Это нововведение значительно сокращает задержки при передаче больших данных, а также создает высокоскоростные каналы представления информации для центров обработки данных в столичной агломерации. Так, меню ресторанов знаменитой сети фаст-фуда постоянно меняется исходя из различных факторов. На состав заказа способна влиять даже погода за окном: в жаркий день покупателю может быть предложен прохладительный напиток, а в зимний сезон в меню чаще появляется кофе и другие согревающие напитки. Российская «Додо Пицца» использует алгоритмы ИИ не только для создания рецептов пицц и подбора сочетаемости ингредиентов, но и для управления внутренней работой компании и сокращения издержек. В частности, для оптимизации объема закупок и прогнозирования расхода сырья «Додо Пицца» активно применяет предиктивную аналитику. ИИ изучает тренды, учитывает уровень продаж в праздники и выходные дни, анализирует маркетинговую активность — на основе этих данных составляется план закупки ингредиентов, что помогает исключить перезакупку или нехватку продуктов. Экономию от внедрения этого решения компания ежегодно оценивает в 54 млн рублей. Интернет-сервисы Активно внедрять алгоритмы ИИ продолжает и американский Netflix. В настоящий момент на основе истории просмотров потребитель получает не только список рекомендуемых фильмов и сериалов, но и возможность посмотреть персонализированные трейлеры, а также воспользоваться вариантами с индивидуальным оформлением. С помощью технологий обработки естественного языка и компьютерного зрения система может определить смысл текста или картинки для распределения материалов по темам. Все данные обрабатываются с помощью технологии на основе машинного обучения « Диско », которая предлагает каждому индивидуальные новости и статьи. Банки Цифровая трансформация — одно из главных направлений развития банковского сектора. Здесь уже давно используют современные технологии, обрабатывают огромные массивы данных, внедряют инновации и предлагают пользователям индивидуальные предложения. Искусственный интеллект анализирует расходы клиента и на основе полученной информации формирует для пользователя банка уникальные предложения по тем или иным продуктам. Для этих целей банк использует платформу Informatica Big Data Management. Независимо от объема данных, количества источников информации и аналитической модели, система предлагает универсальный инструмент, который позволяет детально исследовать целевую аудиторию. Благодаря внедрению решения в экосистему банка в 10 раз повысилась конверсия маркетинговых компаний и снизились риски работы с потенциальным клиентом за счет более комплексного изучения кредитного профиля заемщика. Кроме того, в 5 раз сократилось время получения данных — различные бизнес-подразделения теперь имеют быстрый доступ к графическому представлению информации, что значительно повышает качество работы с аналитикой. С какими проблемами столкнулся российский рынок ИИ в 2022 году Как мы видим, российские компании являются активными игроками в сфере решений Data Science, однако сейчас отрасль претерпевает изменения, поэтому организации, разрабатывающие интеллектуальные системы, столкнулись с рядом новых вопросов и задач. Дефицит оборудования. Ограничение поставок процессоров и видеокарт является серьезной проблемой для ИТ-компаний. Импортозамещение в данной сфере пока не представляется возможным, поэтому наиболее оптимальный вариант получения иностранного «железа» — перестройка логистических цепочек и развитие новых каналов поставок из других стран. Хранение данных. Начиная с февраля 2022 года крупные зарубежные компании, предоставляющие сервисы в аренду, стали отказываться от сотрудничества с организациями из России.
В июле нейросети не теряли времени даром и успели предсказать структуру 200 млн белков, написать научную статью в соавторстве с человеком и возможно на шаг приблизиться к той самой симфонии , а ещё дать футбольным фанатам надежду на крепкий сон. Подробнее об этих и других достижениях AI — в подборке новостей Data Science. Основной фокус в работе был сделан на низкоресурных языках, в первую очередь африканских. Все результаты проекта разработчики выложили в открытый доступ на Github , включая саму модель в нескольких версиях, а также код обучения и оценки качества. Годы идут, а машинный перевод всё так же остаётся драйвером развития искусственного интеллекта. Фантасты давно пишут про технологии, позволяющие общаться без языковых границ, а такие разработки делают это будущее реальностью. Microsoft тоже выложил модель генерации изображений Microsoft не отстаёт от трендов и представляет собственную модель, обладающую рядом интересных особенностей.
Освещаются последние исследования в областях обработки естественного языка NLP и компьютерного зрения. Посты в блоге написаны простым языком и будут понятны неспециалистам. Инженеры компании публикуют статьи с описанием своих работ на языке, понятном широкой аудитории. Авторы описывают влияние данных на бизнес и повседневную жизнь простым языком с понятными примерами. Статьи предназначены для профессионалов, но некоторые будут понятны и новичкам. Статьи написаны простым языком, но ориентированы на тех, кто уже погружен в тему. Главная задача авторов — помочь разобраться с данными, накопленными внутри компании, и другими проблемами, которые снижают эффективность внедрения data science-решений. Статьи написаны языком, понятным широкой аудитории. Чаще всего можно встретить статьи с аналитикой и оценкой тенденций рынка ИИ и data science. Блог будет полезен владельцам бизнеса и тем, кто интересуется развитием технологий.