Как внедрить ИИ в ЭДО: пошаговый план
Собрали памятку о том, что нужно сделать, чтобы принять решение о внедрении и запустить процесс. Сохраняйте и делитесь с коллегами.
Полезные материалы:
👉 Как устроена разработка LegalTech-решений
👉 Из чего складывается стоимость разработки LegalTech-решения
Собрали памятку о том, что нужно сделать, чтобы принять решение о внедрении и запустить процесс. Сохраняйте и делитесь с коллегами.
Полезные материалы:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6❤🔥2🔥2💯2❤1
При этом еще 47% опрошенных из 23 стран заявили, что ROI от вложений в ИИ соответствовал их ожиданиям. Респонденты отмечают, что применяли ИИ для решения всего спектра основных финансовых задач: подготовки отчетности, бухгалтерии, налоговых операций и управления денежными средствами, — данные KPMG.
#цифрадня
#цифрадня
👍5❤2❤🔥2🔥2
Дайджест событий в области искусственного интеллекта
Делимся главными новостями и важными событиями из сферы ИИ за январь:
В России:
🎓 В России в новом учебном году могут появиться школьные олимпиады по искусственному интеллекту и робототехнике
⛷ «Сбер» начал применять компьютерное зрение на горнолыжном курорте «Манжерок» для повышения безопасности туристов на склонах
🔐 Компания MTS AI разработала решение для выявления дипфейков, а также запрещенного контента и материалов, сгенерированных искусственным интеллектом
В мире:
🤖 Amazon готовится перезапустить голосового помощника Alexa как ИИ-агента для решения практических задач
🧬 OpenAI выпустил модель GPT-4b micro, которая обучена искать белки, способные перепрограммировать стареющие клетки
💻 Microsoft запустил чат-сервис Copilot Chat, с помощью которого компании смогут использовать ИИ-агентов для выполнения рутинных задач
Аналитика:
✍️ С 2025 по 2030 год 77% компаний по всему миру планируют переквалифицировать своих сотрудников для лучшего взаимодействия с ИИ
📊 54% российских компаний из топ-300 внедрили ИИ-решения, при этом более трети из них — отечественные. В числе лидеров рынка называют Яндекс, МТС и «Сбер»
Делимся главными новостями и важными событиями из сферы ИИ за январь:
В России:
🎓 В России в новом учебном году могут появиться школьные олимпиады по искусственному интеллекту и робототехнике
⛷ «Сбер» начал применять компьютерное зрение на горнолыжном курорте «Манжерок» для повышения безопасности туристов на склонах
🔐 Компания MTS AI разработала решение для выявления дипфейков, а также запрещенного контента и материалов, сгенерированных искусственным интеллектом
В мире:
🤖 Amazon готовится перезапустить голосового помощника Alexa как ИИ-агента для решения практических задач
🧬 OpenAI выпустил модель GPT-4b micro, которая обучена искать белки, способные перепрограммировать стареющие клетки
💻 Microsoft запустил чат-сервис Copilot Chat, с помощью которого компании смогут использовать ИИ-агентов для выполнения рутинных задач
Аналитика:
✍️ С 2025 по 2030 год 77% компаний по всему миру планируют переквалифицировать своих сотрудников для лучшего взаимодействия с ИИ
📊 54% российских компаний из топ-300 внедрили ИИ-решения, при этом более трети из них — отечественные. В числе лидеров рынка называют Яндекс, МТС и «Сбер»
🔥7👍3👏3❤2
Подборка Open Source инструментов для ИИ-разработчиков
Собрали в один пост полезные решения с открытым исходным кодом для разработки собственных ИИ-продуктов.
Фреймворки:
👀 AggMe — помогает моделям компьютерного зрения обнаруживать объекты, сегментировать изображения и создавать аннотации к видеороликам
📚 DataProcessingFramework — используется для предварительной подготовки и фильтрации данных больших датасетов для обучения моделей
🧑🏫 YaFSDP — существенно ускоряет процесс обучения больших языковых моделей с помощью оптимизации хранения промежуточных весов и вычисления их градиентов
🖼 Yandex Cloud ML SDK — упрощает взаимодействие с моделями и эмбеддингами (векторными представлениями текста), применяется для создания ИИ-ассистентов
📱 SaluteVision Mobile SDK — помогает встраивать модели компьютерного зрения в мобильные приложения на Android и iOS
Методы:
✍️ SDDE — повышает точность, с которой модель компьютерного зрения может определить на видео ранее неизвестные ей объекты, делает модель более надежной и диверсифицированной
🔒 PROWN — в нейросеть встраиваются наборы водяных знаков, которые проявляются при несанкционированном изменении модели. Так можно выяснить, была ли модель украдена
📈 ReBRAC — делает обучение модели с подкреплением в четыре раза быстрее за счет модификации компонентов, считавшихся второстепенными
Собрали в один пост полезные решения с открытым исходным кодом для разработки собственных ИИ-продуктов.
Фреймворки:
👀 AggMe — помогает моделям компьютерного зрения обнаруживать объекты, сегментировать изображения и создавать аннотации к видеороликам
📚 DataProcessingFramework — используется для предварительной подготовки и фильтрации данных больших датасетов для обучения моделей
🧑🏫 YaFSDP — существенно ускоряет процесс обучения больших языковых моделей с помощью оптимизации хранения промежуточных весов и вычисления их градиентов
🖼 Yandex Cloud ML SDK — упрощает взаимодействие с моделями и эмбеддингами (векторными представлениями текста), применяется для создания ИИ-ассистентов
📱 SaluteVision Mobile SDK — помогает встраивать модели компьютерного зрения в мобильные приложения на Android и iOS
Методы:
✍️ SDDE — повышает точность, с которой модель компьютерного зрения может определить на видео ранее неизвестные ей объекты, делает модель более надежной и диверсифицированной
🔒 PROWN — в нейросеть встраиваются наборы водяных знаков, которые проявляются при несанкционированном изменении модели. Так можно выяснить, была ли модель украдена
📈 ReBRAC — делает обучение модели с подкреплением в четыре раза быстрее за счет модификации компонентов, считавшихся второстепенными
👍6🔥3👏2
Среди наиболее частых причин доверия к искусственному интеллекту опрошенные назвали:
— возможность передать ИИ опасные для жизни человека виды работ (34%)
— улучшение и упрощение жизни, работы (33%)
— объективность, беспристрастность ИИ (32%)
— меньшую вероятность ошибок в сравнении с человеком (23%)
— скорость и качество работы в сравнении с человеком (22%)
Отдельно во ВЦИОМ отмечают, что за последние два года доля осведомленных об ИИ россиян выросла с 36% до 50%.
#цифрадня
— возможность передать ИИ опасные для жизни человека виды работ (34%)
— улучшение и упрощение жизни, работы (33%)
— объективность, беспристрастность ИИ (32%)
— меньшую вероятность ошибок в сравнении с человеком (23%)
— скорость и качество работы в сравнении с человеком (22%)
Отдельно во ВЦИОМ отмечают, что за последние два года доля осведомленных об ИИ россиян выросла с 36% до 50%.
#цифрадня
👍4💯3❤2🔥2
Разметка данных: что нужно знать перед стартом работ
Data labeling или разметка данных — один из ключевых этапов работы над любым LegalTech-проектом, где есть необходимость обучать ML-модель понимать контекст и ориентироваться в примерах.
При разработке LegalTech-решений сбор данных и разметка обычно лежат на клиенте, так как именно он обладает уникальным опытом, который помогает ML-модели правильно находить юридические риски в документации и договорах. Вендору сделать это сложнее, т.к. они кроются в специфических формулировках, которые может найти только эксперт. При этом от разметки данных зависит качество всего продукта — чем точнее она выполнена, тем эффективнее алгоритм будет выполнять заданные сценарии.
О том, что нужно знать перед стартом работ с разметкой, рассказали в карточках 👉
Data labeling или разметка данных — один из ключевых этапов работы над любым LegalTech-проектом, где есть необходимость обучать ML-модель понимать контекст и ориентироваться в примерах.
При разработке LegalTech-решений сбор данных и разметка обычно лежат на клиенте, так как именно он обладает уникальным опытом, который помогает ML-модели правильно находить юридические риски в документации и договорах. Вендору сделать это сложнее, т.к. они кроются в специфических формулировках, которые может найти только эксперт. При этом от разметки данных зависит качество всего продукта — чем точнее она выполнена, тем эффективнее алгоритм будет выполнять заданные сценарии.
О том, что нужно знать перед стартом работ с разметкой, рассказали в карточках 👉
🔥5💯4❤2👏1
Подборка полезных и интересных материалов про ИИ-технологии
Делимся познавательным контентом о ИИ-моделях и работе с ними
Статьи:
➖ Интервью с начальником управления экспериментальных систем машинного обучения департамента SberDevices Сергеем Марковым — о стоимости обучения LLM, атомной программе Google и беспилотниках
➖ Колонка научного руководителя центра непрерывного образования ФКН НИУ ВШЭ Евгения Соколова об обучении нейросетей
➖ Материал от экспертов в области ИИ о том, как в 2025 году решить проблему нехватки данных для обучения ML-моделей
Заметки в блогах:
✍️ Обзор научных исследований об особенностях применения LLM в ЦОД, телекоме и других сферах
✍️ X5 Group о проблемах при передаче в промышленную эксплуатацию ИИ-продуктов и способах их решения
✍️ Материал руководителя службы аналитики и исследований в «Яндексе», Ирины Барской, о создании метрик для оценки генеративных моделей
Книги:
📚 Reinforcement Learning, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto (2018)
📚 The Little Book of Deep Learning, François Fleuret (2023)
Подкасты:
🎤 Machine Learning Podcast: Антонина Горячева. Как отвечать за весь ML в компании, чтобы все работало
🎤 make sense podcast: О практике внедрения больших языковых моделей, вызовах и тестировании гипотез
Делимся познавательным контентом о ИИ-моделях и работе с ними
Статьи:
➖ Интервью с начальником управления экспериментальных систем машинного обучения департамента SberDevices Сергеем Марковым — о стоимости обучения LLM, атомной программе Google и беспилотниках
➖ Колонка научного руководителя центра непрерывного образования ФКН НИУ ВШЭ Евгения Соколова об обучении нейросетей
➖ Материал от экспертов в области ИИ о том, как в 2025 году решить проблему нехватки данных для обучения ML-моделей
Заметки в блогах:
✍️ Обзор научных исследований об особенностях применения LLM в ЦОД, телекоме и других сферах
✍️ X5 Group о проблемах при передаче в промышленную эксплуатацию ИИ-продуктов и способах их решения
✍️ Материал руководителя службы аналитики и исследований в «Яндексе», Ирины Барской, о создании метрик для оценки генеративных моделей
Книги:
📚 Reinforcement Learning, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto (2018)
📚 The Little Book of Deep Learning, François Fleuret (2023)
Подкасты:
🎤 Machine Learning Podcast: Антонина Горячева. Как отвечать за весь ML в компании, чтобы все работало
🎤 make sense podcast: О практике внедрения больших языковых моделей, вызовах и тестировании гипотез
👏6🔥5👍2😱1
Data Science как способ повысить эффективность управленческих решений
ИИ-решения помогают не только оптимизировать работу и избавиться от рутины, но и сделать процесс стратегического планирования и принятия решений проще и эффективнее.
ML-модели обрабатывают большие объемы данных, издержки сокращаются, а эффективность повышается. В результате рентабельность компании увеличивается более чем на 5%.
В карточках рассказали, как ML-модели помогают достигать такого результата 👉
ИИ-решения помогают не только оптимизировать работу и избавиться от рутины, но и сделать процесс стратегического планирования и принятия решений проще и эффективнее.
ML-модели обрабатывают большие объемы данных, издержки сокращаются, а эффективность повышается. В результате рентабельность компании увеличивается более чем на 5%.
В карточках рассказали, как ML-модели помогают достигать такого результата 👉
🔥5👍4💯3👏1