Как большие данные перевернули бизнес предприятий

МЕНЮ


Искусственный интеллект
Поиск
Регистрация на сайте
Помощь проекту

ТЕМЫ


Новости ИИРазработка ИИВнедрение ИИРабота разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика

Авторизация



RSS


RSS новости


Международная научно-практическая конференция International Conference on Big Data and its Applications (ICBDA) выросла из мероприятия Big Data Russia и проводится один раз в год, объединяя на одной площадке создателей новых технологий в области больших данных, представителей бизнеса, а также научных сотрудников и молодых ученых. В этом году мероприятие прошло 16 сентября в коворкинге Deworkracy. Следующая конференция состоится 14 сентября 2017 года.

Организаторы ICBDA благодарят Data-Centric Alliance (DCA) за поддержку мероприятия, а также отдельное спасибо Artox Media иPNVIDIA.

Здесь собраны материалы по блоку «Операционная деятельность» (трек «Бизнес»). Другие материалы с конференции ищите по тегу #icbda.

Речь в блоке «Операционная деятельность» шла об оптимизации бизнес-процессов предприятия на основе анализа данных (риски, логистика, HR, закупки, организация производства, ремонта и т.д.). Модерировала секцию Мария Подлеснова (CEO Rusbase).

Представляем доклады спикеров.


Александр Хайтин - «Инновации извне: Как "Яндекс" помогает металлургии»

Александр Хайтин -PYandex Data Factory -PICBDA2016 from rusbase

А вы знали, что «чужая» индустрия может быть хорошим источником инноваций?

Исполнительный директор Yandex Data FactoryPАлександр Хайтин объясняет, в чем состоит проблема инноваций и технологических революций, где находится источник инноваций и как большие данные могут помочь реальному производству.


Роман Чеботарев - «Model Governance, или почему падает точность прогноза»

Роман Чеботарев - КРОК -PICBDA2016 from rusbase

Если оставить прогнозную модель саму по себе, то через некоторое время точность начнет падать и система будет вредить, а не помогать - именно об этом идет речь в выступлении Романа Чеботарева, руководителя практики «Прогнозная аналитика и Машинное обучение» компании КРОК. Роман приводит негативные примеры из жизни и объясняет, в чем смысл Model Governance. Кстати, тут тоже замешано машинное обучение.

Другие материалы с конференции ищите по тегу #icbda. Фотоотчет Дениса Стебенева доступен тут. Фотоотчет Артема Саватеева - тут.


Источник: rb.ru

Комментарии: