Когда у вас есть какая-то система принятия решений по заемщику и нужно ее улучшить, то классическая постановка задачи в этом случае обычно звучит так. «Снизить просрочку, не уменьшив уровень одобрения». Либо: «Повысить уровень одобрения, не увеличив просроку». Именно в такой постановке презентуют свои решения вендоры, предоставляющие скоринговый бал. Такую же формулировку можно услышать на конференциях по скорингу, где презентуют свои достижения инхаус разработчики. К сожалению, никто подробно не раскрывает, что именно понимается под терминами просрочка и уровень одобрения.
Успешный результат работы презентуют так:
Читать полностью »
Рубрика «машинное обучение» - 70
Считаем деньги. Выбор метрики в кредитном скоринге
2019-10-31 в 20:26, admin, рубрики: визуализация данных, кредитный скоринг, машинное обучение, финансы в ITСеминары по облачным сервисам, ИИ, блокчейну, Data Science, микросервисам: теперь в Москве и Санкт-Петербурге
2019-10-31 в 15:12, admin, рубрики: appsody, blockchain, data science, devops, IBM, kabanero, microprofile, openshift, operators, Блог компании IBM, искусственный интеллект, машинное обучение, микросервисы, облачная разработка, облачные сервисы, разработка, Чат-боты
Если вы еще не побывали на наших практических семинарах по популярным темам для разработчиков (ИИ, блокчейн, data science, распознавание изображений, контейнеры, чат-боты и пр.), возможно, в этом ноябре — самое время восполнить упущение. Тем более, что этой осенью мы расширили географию наших семинаров, и теперь предлагаем их не только в Москве, но и в северной столице.
Как обычно, участие в семинарах абсолютно бесплатное, а кофе-чай-пирожные за наш счет. По окончании семинара каждый его участник получит сертификат от IBM. Количество мест ограничено.
Перечень практических семинаров:
- Чат-боты + методология разработки интеллектуальных ассистентов
- Микросервисы, DevOps и модернизация приложений — подход IBM
- Watson Studio – все необходимое для Data Science в облаке
- Распознавание изображений и видео в облаке
- Блокчейн с практическими примерами, платформа Hyperledger Fabric
- Искусственный интеллект для ваших приложений — практический семинар по сервисам ИИ
Интересно? Просим под кат для детального описания и регистрации.
Неинтересно? Предложите свою тему в комментариях — мы рассмотрим возможность провести по ней семинар.
Читать полностью »
Искусственный интеллект Google играет в Starcraft II лучше 99,8% игроков-людей
2019-10-31 в 13:59, admin, рубрики: AlphaStar, DeepMind, Google, StarCraft II, Алгоритмы, Игры и игровые приставки, искусственный интеллект, логические игры, машинное обучение
Искусственный интеллект AlphaStar, который разработала команда Google DeepMind, вошёл в «Элитную лигу» игроков StarCraft II — то есть попал в список 200 лучших игроков мира. Об этом сообщает научное издание Nature.
AlphaStar способен играть за три расы, представленные в Starcraft II: зергов, протоссов и терранов. Как утверждает Nature, AlphaStar не имел никакого особенного преимущества перед обычными игроками, его соперники не знали, что играют против машины. Попадание AlphaStar в «Элитную лигу» означает, что ИИ играет лучше, чем 99,8% игроков-людей.
Читать полностью »
Персонализация товарных рекомендаций на больших данных с помощью Vowpal Wabbit
2019-10-31 в 9:26, admin, рубрики: big data, personalization, Блог компании Lamoda, машинное обучение, Разработка под e-commerceПривет! Меня зовут Никита Учителев. Я представляю отдел Research & Development компании Lamoda. Нас 20+ человек, и мы работаем над различными рекомендациями на сайте и в приложениях, разрабатываем поиск, определяем сортировку товаров в каталогах, обеспечиваем возможность АБ-тестирования разнообразного функционала, а также поддерживаем несколько внутренних разработок вроде системы прогнозирования эластичности спроса и оптимизации логистики доставки.
Одним из основных направлений развития всей компании на ближайшие годы выбрана персонализация наших продуктов и услуг. Подобные инициативы тестируются и внедряются повсеместно — начиная от составления персональных подборок товаров до выбора конкретного торгового представителя, который доставит наш товар именно вам. В рамках процесса персонализации продуктов R&D я выступаю в роли тимлида и хочу в этой статье рассказать про платформу, проектированием и разработкой которой я со своей командой занимался последний год, а также про первые персонализированные продукты R&D, которые проходят АБ-тестирование в настоящее время.
Как устроен гибридный игровой ИИ и в чём его преимущества
2019-10-31 в 7:20, admin, рубрики: AI, deep learning, Utility-based system, Блог компании Pixonic, боты, ИИ, искусственный интеллект, машинное обучение, разработка игр, Читальный залВ продолжение некогда поднятой в нашем блоге темы игрового искусственного интеллекта поговорим о том, насколько применимо к нему машинное обучение и в каком виде. Своим опытом и выбранными на его основе решениями поделился эксперт по вопросам ИИ в Apex Game Tools Якоб Расмуссен.
В последние годы ведётся много разговоров о том, что машинное обучение кардинально изменит игровую индустрию, ведь эта технология уже стала прорывной во многих других цифровых приложениях. Но не стоит забывать, что игры устроены намного сложнее, чем симулятор вождения автомобиля, программа управления дроном или алгоритмы распознавания лиц на изображении. Читать полностью »
Беспилотный автомобиль научили определять скрытые от штатных датчиков объекты по движению их теней и изменению освещения
2019-10-30 в 18:20, admin, рубрики: беспилотный автомобиль, будущее здесь, машинное обучение, Научно-популярное, обнаружение, остановка, препятствие, тень, транспорт
Инженеры из Массачусетского технологического института (МТИ) и Исследовательского института Toyota разработали новое техническое решение для обучения автомобильных беспилотных систем, которое дополняет существующие системы анализа препятствий в прямой видимости их сенсоров. Теперь бортовой компьютер беспилотного автомобиля может автономно анализировать ситуацию, когда вне поля зрения его сенсоров (лидаров, радаров и камер), например, за углом на подземной парковке или за стеной дома, находится движущийся объект. Тогда беспилотный автомобиль может оценить вероятность пересечения их траекторий и избежать аварии, причем в этом случае ему помогут только косвенные признаки препятствия на дороге — появление на дороге новой тени, изменение ее размера.
Читать полностью »
Как построить бизнес-технологию планирования продаж в единой системе
2019-10-30 в 12:36, admin, рубрики: big data, Business Intelligence, Анализ и проектирование систем, машинное обучение, планирование, управление запасами, управление проектами, хранилища данныхВ данной статье я бы хотел поделиться опытом построения системы планирования продаж и рассказать о практических шагах по ее внедрению.
Проблема разрозненного планирования
Зачастую в компаниях складывается следующая ситуация: У каждого подразделения возникает своя, уникальная версия плана продаж. Такие планы используют в работе, например, отделы маркетинга, продаж, финансисты и логистика.
Эти планы имеют разные формат, разную степень детализации, и, что самое важное, разные и противоречащие друг другу цифры.
Возникает закономерный вопрос, как выстроить в компании систему интегрированного планирования и что для этого нужно.
Выстраивание бизнес-процесса
Думаю важно подходить к вопросу с позиции создания отлаженной бизнес-технологии.
Как правило, планирование является регулярным процессом (часто ежемесячным или еженедельным), при котором происходит согласование и корректировка плана продаж и взаимосвязанных планов (например, поставок и производства).
(Часто используют термины: S&OP — Sales and Operations Planning, IBP — Integrated Business Planning).
В процессе планирования должны быть четко определены участники и их роли, конкретные задачи и сроки. Например, продавцы предоставляют планы клиентов (или каналов). Маркетинг проверяет ассортимент и сообщает о новинках и т.д.
Читать полностью »
Находим текст на вывесках и упаковках с помощью смартфона
2019-10-29 в 13:22, admin, рубрики: ABBYY, machine learning, Блог компании ABBYY, искусственный интеллект, машинное обучение, нейросети, обработка изображений, поиск текста, сверточные нейросетиПроблема автоматического поиска текста на изображениях существует достаточно давно, как минимум с начала девяностых годов прошлого века. Они могли запомниться старожилам повсеместным распространением ABBYY FineReader, умеющим переводить сканы документов в их редактируемые варианты.
Сканеры, подключённые к персональным компьютерам, отлично работают в компаниях, но прогресс не стоит на месте, и мир захватили мобильные устройства. Круг задач работы с текстом тоже поменялся. Теперь текст нужно искать не на идеально прямых листах А4 с чёрным текстом на белом фоне, а на различных визитках, красочных меню, вывесках магазинов и много ещё на чём, что человек может встретить в джунглях современного города.
Реальный пример работы нашей нейросети. Картинка кликабельна.
Основные требования и ограничения
При таком разнообразии условий представления текста рукописные алгоритмы уже не справляются. Здесь на помощь нам приходят нейронные сети с их способностью обобщения. В этом посте мы расскажем о нашем подходе к созданию архитектуры нейросети, которая с хорошим качеством и высокой скоростью детектирует текст на сложных изображениях.
Читать полностью »
Высококачественная, легковесная и адаптируемая технология Text-to-Speech с использованием LPCNet
2019-10-29 в 9:13, admin, рубрики: deep neural networks, speech recognition, TTS, Блог компании Voximplant, глубокие нейронные сети, звук, искусственный интеллект, машинное обучение, Программирование, распознавание речи
Последние достижения в области глубокого обучения привносят существенные улучшения в развитие систем синтеза речи (далее – TTS). Это происходит благодаря применению более эффективных и быстрых методов изучения голоса и стиля говорящих, а также благодаря синтезу более естественной и качественной речи.Читать полностью »
Как Алиса узнаёт страны по фотографиям. Исследование Яндекса
2019-10-29 в 8:45, admin, рубрики: Алгоритмы, алиса, Блог компании Яндекс, игра, искусственный интеллект, машинное обучение, нейронные сети, разработка игр, угадай страну по фото, яндексПривет! Меня зовут Евгений Кашин, и я работаю в лаборатории машинного интеллекта Яндекса. Недавно мы запустили игру, в которой пользователи соревнуются с Алисой в угадывании стран по фотографиям.
Как действуют люди — понятно: они узнают места, которые видели в путешествиях или в кино, полагаются на эрудицию и здравый смысл. У нейросети ничего этого нет. Нам стало интересно, какие детали на снимках подсказывают ей ответ. Мы провели исследование, результатами которого сегодня поделимся с Хабром.
Этот пост будет интересен как специалистам в области компьютерного зрения, так и всем, кто хотел бы заглянуть внутрь «искусственного интеллекта» и понять логику его работы.
