Метка: Machine Learning

Найти и обезвредить: как Big Data и Machine Learning сканируют ваши соцсети для предупреждения преступлений

Анна Вичугова
Big Data, Большие данные, предиктивная аналитика, цифровизация, цифровая трансформация, машинное обучение, Machine Learning, большие данные и машинное обучение для полиции МВД

В этой статье мы продолжим рассматривать примеры использования технологий Big Data и Machine Learning в задачах профилактики и расследовании преступлений. Сегодня читайте, как машинное обучение и большие данные позволяют предупредить массовые убийства и выявить закладки наркотиков с помощью методов графовой аналитики и автоматической оценки сообщений в соцсетях. Machine Learning против Колумбайна и буллинга в соцсетях В 2018 и 2019 годах по России прокатилась волна массовых убийств в образовательных организациях. Несчастья случились в Керче, Перми и Вольске, где пара школьников напала на своих одноклассников и учителей, нанося им тяжелые ранения, вплоть до смерти. Подростки вдохновлялись опытом своих заокеанских сверстников, которые в 1999 году в американской школе Колумбайн жестоко расстреляли 13 человек, ранили более 20 и застрелились сами. В сентябре 2019 года Далее …

Искусственный интеллект против наркотиков: как Big Data и Machine Learning борются с отравой

Анна Вичугова
Big Data, Большие данные, предиктивная аналитика, цифровизация, цифровая трансформация, машинное обучение, Machine Learning, искусственный интеллект против наркотиков

Цифровизация и искусственный интеллект повышают эффективность не только коммерческого бизнеса, промышленных производств и государственных услуг. В этой статье мы расскажем, как технологии больших данных (Big Data) и машинное обучение (Machine Learning) борются с незаконным оборотом наркотиков. Читайте в сегодняшнем материале 3 примера практического использования науки о данных (Data Science) в профилактике и расследовании преступлений. Нейросети ищут сайты по продаже запрещенных веществ Сегодня в интернете можно купить все, что угодно. В том числе и наркотики, информация о которых замаскирована под текстовое описание совершенно легальных товаров. Типичные методы автоматизированной обработки текста на базе алгоритмов Machine Learning не справляются с задачей идентификации запрещенного контента, гарантируя точность не выше 70%. Кроме того, сообщения о продаже наркотиков могут быть размещены на посторонних сайтах в комментариях Далее …

Как сделать город безопасным: Big Data и Machine Learning против преступности

Анна Вичугова
Big Data, Большие данные, предиктивная аналитика, цифровизация, цифровая трансформация, машинное обучение, Machine Learning, дрон, беспилотник, интернет вещей, Internet of Things

Сегодня мы расскажем про интерактивные карты преступности в России и за рубежом, а также рассмотрим, как технологии больших данных (Big Data) и машинного обучения (Machine Learning) помогают обнаружить и предупредить городские преступления. Читайте в этой статье, что такое Crime Mapping, где уже запущены биометрические системы идентификации подозреваемых и как дроны используются для криминальных расследований. Что такое Crime Mapping и при чем тут Big Data Современные карты криминогенности (Crime Mapping), которые аккумулируют статистику по преступлениям, уже давно существуют во многих странах, в т.ч. с разбивкой по отдельным городам. Однако, в большинстве случаев эти данные отражают ретроспективную картину без привязки к уникальным особенностям конкретного муниципалитета. Для профилактики преступлений эта информация должна быть интегрирована с геоинформационными сервисами (ГИС) каждого региона [1]. Например, маркировка Далее …

Что общего между Lean в ИТ и ITIL: цифровизация для бережного управления Big Data и наоборот

Анна Вичугова
Lean, бережливое производство, Big Data, Большие данные, системный анализ, предиктивная аналитика, цифровизация, цифровая трансформация, Agile, Machine Learning, машинное обучение, DevOps

Ранее мы рассказывали, что общего между бережливым производством и DevOps. Сегодня рассмотрим, как 7 принципов Lean отражены в разработке программного обеспечения. Также читайте в нашей статье об актуальности методологии ITIL для проектов цифровизации и внедрения технологий больших данных (Big Data). 7 принципов Lean в ИТ Мы уже упоминали, что впервые концепцию Lean к области ИТ адаптировали программисты Мэри и Том Поппендики, опубликовав в 2003 году книгу «Бережливое производство программного обеспечения» («Lean Software Development: An Agile Toolkit»). В этом труде они изложили принципы и практики бережливой разработки ПО [1]: ликвидировать потери, определив главную ценность для конечного потребителя (программное решение) и максимально сократив действия, которые ее не производят (согласование, документирование, тестирование); встраивать качество, используя разработку через тестирования; создавать знание не в виде Далее …

Как расширенная аналитика Big Data поможет ИТ избавиться от 8 потерь Lean

Анна Вичугова
Big Data, Большие данные, системный анализ, предиктивная аналитика, цифровизация, цифровая трансформация, Agile, Machine Learning, машинное обучение, DevOps, Lean, бережливое производство

Продолжая разговор про бережливое производство в ИТ, сегодня мы рассмотрим виды потерь и источники их возникновения, а также поговорим, как принципы Lean помогают бизнесу избавиться от муда, мури и мура средствами больших данных (Big Data). 8 видов потерь в Lean с примерами из ИТ Прежде всего, поясним значение понятий муда, мури и мура, принятых в терминологии Lean. Эти слова произошли от японских выражений, означающих потери и их источники. Напомним, под потерями бережливое производство подразумевает действия, которые потребляют ресурсы, но не создают ценности для конечного потребителя. По-японски они называются муда – потери, затраты, отходы, мусор. Изначально создатели производственной системы компании Toyota, на которой основана концепция Lean, выделяли следующие 7 видов потерь [1]: перепроизводство, когда продукции больше, чем нужно или может быть Далее …

Почему вам нужна расширенная аналитика Big Data и как ее получить

Анна Вичугова
Big Data, Большие данные, Machine Learning, машинное обучение, системный анализ, Data Mining, предиктивная аналитика, цифровизация, цифровая трансформация

Сегодня мы рассмотрим, что такое расширенная аналитика и дополненное управление данными, как они связаны с цифровизацией бизнеса и почему исследовательское бюро Gartner включило эти технологии в ТОП-10 самых перспективных трендов 2020 года. Читайте в нашей статье, как машинное обучение (Machine Learning) помогает аналитикам и руководителям находить во множестве больших данных (Big Data) полезные для бизнеса инсайты. Что такое расширенная аналитика и при чем здесь цифровизация Расширенная аналитика и дополненное управление данными – 2 главных тренда из 10 самых перспективных направлений в области Data&Analytics по версии исследовательского агентства Gartner. Прогнозируется, что эти технологии станут доминировать уже в 2020 году, а спрос на них многократно возрастет в ближайшие 3-5 лет [1]. Такие тенденции актуальны и для России, где цифровизация сегодня стала фактически Далее …

Как увидеть лес за деревьями: что такое Decision Tree и зачем это нужно в Big Data

Анна Вичугова
Big Data, Большие данные, Machine Learning, машинное обучение, системный анализ, Data Mining, предиктивная аналитика

Продолжая насыщать курс Аналитика больших данных для руководителей важными понятиями системного анализа, сегодня мы рассмотрим, что такое дерево решений (Decision Tree). А также расскажем, как этот метод интеллектуального анализа данных (Data Mining) и предиктивной аналитики используется в машинном обучении (Machine Learning), экономике, менеджменте, бизнес-анализе и аналитике больших данных (Big Data). Как растут деревья решений: базовые основы Начнем с определения: дерево решений – это математическая модель в виде графа, которая отображает точки принятия решений, предшествующие им события и последствия. Этот метод Data Mining широко используется в машинном обучении, позволяя решать задачи классификации и регрессии [1]. Аналитические модели в виде деревьев решений более вербализуемы, интерпретируемы и понятны человеку, чем другие методы Machine Learning, например, нейронные сети. Дополнительное достоинство Decision Tree – это быстрота Далее …

Big Data и Machine Learning против COVID-19: 3 кейса про коронавирус и искусственный интеллект

Анна Вичугова
Big Data, Большие данные, Machine Learning, машинное обучение, искусственный интеллект, предиктивная аналитика

11 марта 2020 года ВОЗ объявила о пандемии нового коронавируса (Covid-19), который в декабре 2019 был впервые обнаружен в китайском мегаполисе Ухань. С тех пор вирус стремительно распространяется по всей планете, вызывая острые респираторные заболевания. Сегодня мы расскажем, почему, несмотря на повсеместные карантины и обвал мировых рынков, все не все так страшно и как технологии больших данных (Big Data) помогают справиться с этой напастью. Еще раз о коронавирусе: кто виноват и что делать Прежде всего, чтобы снизить градус паники, отметим, что даже при высокой заразности, коронавирус относительно легко переносится большей частью людей. Именно этим обусловлена широчайшая площадь его распространения: человек не зная, что болен, продолжает жить обычной жизнью: работает, ходит в магазин, кафе, кино, развлекательные и учебные центры, а также Далее …

Красивая Big Data и модный Machine Learning: 15 историй из мира fashion

Анна Вичугова
Big Data, Большие данные, бизнес-процессы, цифровизация, цифровая трансформация, предиктивная аналитика, Machine Learning, бизнес, Большие данные, люди, Машинное Обучение, ритейл, женщины, 8 марта, мода, косметология, парфюмерия

В честь Международного женского дня, 8 марта, мы собрали для вас 15 интересных кейсов о том, как большие данные (Big Data) и машинное обучение (Machine Learning, ML) используются в индустрии моды и красоты. Читайте в нашей сегодняшней статье как Zara, H&M, Burberry и другие fashion-гиганты внедряют умные примерочные, виртуальных стилистов, прогнозируют модные тенденции с помощью ML-моделей, создают новые коллекции и стимулируют нас к покупкам. Big Data и Machine Learning для модной персонализации Мы уже рассказывали, как технологии больших данных изменили современный маркетинг, сделав его персональным. В мире моды индивидуальное взаимодействие с клиентом особенно ценится. Причем как в случае товаров широкого потребления, так и в luxury-сегменте. Например, в феврале 2017 года шведская компания H&M выпустила линейку одежды «Data Dress» на основе Далее …

Machine Learning и не только: как устроены чат-боты

Анна Вичугова
Big Data, Большие данные, предиктивная аналитика, машинное обучение, Machine Learning, искусственный интеллект, чат-боты

Продолжая тему прикладного использования искусственного интеллекта в различных бизнес-кейсах, сегодня мы расскажем о том, как устроены чат-боты, при чем здесь большие данные (Big Data) и машинное обучение (Machine Learning), системы распознавания речи и понимания естественного языка. Какие бывают чат-боты Все многообразие чат-ботов можно разделить на 2 большие категории [1]: работающие по заранее известным командам на основе ограниченного списка ключевых слов. Их гораздо проще создавать, однако практическое применение таких чат-ботов ограничено ключевыми словами, при отсутствии которых в запросе бот не сможет помочь пользователю. самообучающиеся на базе алгоритмов Machine Learning и методов понимания естественного языка (NLU, Natural Language Understanding). Создавать такие боты намного сложнее, однако на практике они оказываются намного эффективнее за счет накопления знаний на основе предыдущих взаимодействий с пользователем. С Далее …