Эволюция ИИ: как изменились технологии и почему это важно для бизнеса
Искусственный интеллект прочно вошёл в нашу жизнь и продолжает трансформировать различные сферы. Он помогает автоматизировать процессы, снижать количество ошибок и улучшать анализ больших объёмов данных.
В карточках мы рассказываем о ключевых событиях в развитии ИИ за последние три года и объясняем, почему сейчас компаниям особенно важно применять технологию.
Искусственный интеллект прочно вошёл в нашу жизнь и продолжает трансформировать различные сферы. Он помогает автоматизировать процессы, снижать количество ошибок и улучшать анализ больших объёмов данных.
В карточках мы рассказываем о ключевых событиях в развитии ИИ за последние три года и объясняем, почему сейчас компаниям особенно важно применять технологию.
👍5❤2🔥1💯1
Препятствия на пути развития ИИ-технологий в России: как их преодолеть?
Согласно исследованию «Цифровой экономики», уровень использования ИИ в приоритетных отраслях российской промышленности составляет всего 32%, что втрое ниже среднего показателя по миру. Это обусловлено рядом факторов: дефицит квалифицированных специалистов, финансовые ограничения, недостаток структурированных данных и слабая цифровая инфраструктура. Однако существуют шаги, которые могут помочь развитию ИИ в России:
Вычислительная инфраструктура: создание собственных мощных чипов и GPU, параллельный импорт или совместные проекты с Китаем для доступа к китайским аналогам чипов NVIDIA.
Финансирование и его распределение: активное субсидирование обучения бизнесменов и сотрудников государственных органов через гранты и льготы.
Стратегический фокус: поиск собственных конкурентных преимуществ, таких как русскоязычные модели и узконаправленные решения.
Сократить отставание в этой сфере вполне реально, для этого необходимо налаживать партнерства для доступа к технологиям, поддерживать и масштабировать успешные инициативы, активно развивать кадры и инфраструктуру.
Согласно исследованию «Цифровой экономики», уровень использования ИИ в приоритетных отраслях российской промышленности составляет всего 32%, что втрое ниже среднего показателя по миру. Это обусловлено рядом факторов: дефицит квалифицированных специалистов, финансовые ограничения, недостаток структурированных данных и слабая цифровая инфраструктура. Однако существуют шаги, которые могут помочь развитию ИИ в России:
Вычислительная инфраструктура: создание собственных мощных чипов и GPU, параллельный импорт или совместные проекты с Китаем для доступа к китайским аналогам чипов NVIDIA.
Финансирование и его распределение: активное субсидирование обучения бизнесменов и сотрудников государственных органов через гранты и льготы.
Стратегический фокус: поиск собственных конкурентных преимуществ, таких как русскоязычные модели и узконаправленные решения.
Сократить отставание в этой сфере вполне реально, для этого необходимо налаживать партнерства для доступа к технологиям, поддерживать и масштабировать успешные инициативы, активно развивать кадры и инфраструктуру.
🔥3👏2👍1
В тройку лидеров по количеству публикаций вошли «Сбер» (76), Smart Engines (50) и «Яндекс» (27). Остальные публикации приходятся на Т-Банк (11), MTS AI (9) и VK (3).
По данным CNews, с 2023 года количество публикаций выросло на 10%. При этом планируется, что к 2030 году число высокорейтинговых публикаций по теме искусственного интеллекта должно достигнуть ежегодной отметки в 450.
#цифрадня
По данным CNews, с 2023 года количество публикаций выросло на 10%. При этом планируется, что к 2030 году число высокорейтинговых публикаций по теме искусственного интеллекта должно достигнуть ежегодной отметки в 450.
#цифрадня
👍4🔥2❤1💯1
Как применение ИИ в информационной модели объекта повышает эффективность управления инженерными данными
Мы уже говорили о том, как использование технологии искусственного интеллекта (ИИ) в информационной модели (ИМ) позволяет автоматизировать и ускорить работу с инженерными данными на всех этапах их жизненного цикла. Это не только экономит время, но и повышает точность и надежность документации.
Подробнее о том, какие дополнительные возможности для повышения эффективности процессов дает данный подход — рассказываем в карточках.
Мы уже говорили о том, как использование технологии искусственного интеллекта (ИИ) в информационной модели (ИМ) позволяет автоматизировать и ускорить работу с инженерными данными на всех этапах их жизненного цикла. Это не только экономит время, но и повышает точность и надежность документации.
Подробнее о том, какие дополнительные возможности для повышения эффективности процессов дает данный подход — рассказываем в карточках.
❤3👍3🔥1👏1
Процесс разметки данных: чек-лист от Embedika
Операция по разметке данных занимает около 25% времени всего цикла реализации Data Science-решения. На этом этапе происходит обработка информации и добавление метатегов, что позволяет моделям машинного обучения ориентироваться в эталонных примерах и понимать, чем один отличается от другого. Именно качество разметки данных влияет на то, насколько качественно модель будет проводить проверку договоров.
Делимся советами о том, на что необходимо обратить внимание в процессе разметки данных:
✍️ Определите бизнес-цели и четко обозначьте, какой результат вы ожидаете в ответе ML-модели;
✍️ Выявите необходимый объем документов: чем их больше, тем дороже будет этот этап;
✍️ Подготовьте данные к разметке и убедитесь в их качестве;
✍️ Определитесь с тем, какой подход будете использовать — ручной или автоматический;
✍️ Создайте проект в системе разметки Маркер или Label Studio;
✍️ Сформулируйте понятную задачу для команды разметки и создайте четкую инструкцию;
✍️ Первые несколько циклов отслеживайте, что качество разметки данных соответствует ожидаемым результатам. При необходимости проводите с командой установочные встречи для уточнения нюансов процесса разметки.
Помните, что время разметки напрямую зависит от объемов, структуры данных и качества предоставленной инструкции.
Операция по разметке данных занимает около 25% времени всего цикла реализации Data Science-решения. На этом этапе происходит обработка информации и добавление метатегов, что позволяет моделям машинного обучения ориентироваться в эталонных примерах и понимать, чем один отличается от другого. Именно качество разметки данных влияет на то, насколько качественно модель будет проводить проверку договоров.
Делимся советами о том, на что необходимо обратить внимание в процессе разметки данных:
✍️ Определите бизнес-цели и четко обозначьте, какой результат вы ожидаете в ответе ML-модели;
✍️ Выявите необходимый объем документов: чем их больше, тем дороже будет этот этап;
✍️ Подготовьте данные к разметке и убедитесь в их качестве;
✍️ Определитесь с тем, какой подход будете использовать — ручной или автоматический;
✍️ Создайте проект в системе разметки Маркер или Label Studio;
✍️ Сформулируйте понятную задачу для команды разметки и создайте четкую инструкцию;
✍️ Первые несколько циклов отслеживайте, что качество разметки данных соответствует ожидаемым результатам. При необходимости проводите с командой установочные встречи для уточнения нюансов процесса разметки.
Помните, что время разметки напрямую зависит от объемов, структуры данных и качества предоставленной инструкции.
👍5🔥2👏2💯1
Принцип работы решения для проверки договоров на риски Contract
В то время как ручной анализ договорных документов и формирование протокола разногласий может потребовать от специалистов юридического отдела до 2 недель, классические ML-модели способны выполнить эту задачу всего в несколько кликов. Они работают по принципу «черного ящика» — в то время как сложное преобразование данных происходит на сервере, пользователю сразу выдаются готовые результаты и рекомендации.
Внедрение таких платформ способно сократить время проверки до 70%, а вместе с тем поможет минимизировать человеческие ошибки и выявить до 95% возможных рисков с соблюдением всех внутренних и законодательных требований.
О том, как работает эта система, рассказали в карточках 👉
В то время как ручной анализ договорных документов и формирование протокола разногласий может потребовать от специалистов юридического отдела до 2 недель, классические ML-модели способны выполнить эту задачу всего в несколько кликов. Они работают по принципу «черного ящика» — в то время как сложное преобразование данных происходит на сервере, пользователю сразу выдаются готовые результаты и рекомендации.
Внедрение таких платформ способно сократить время проверки до 70%, а вместе с тем поможет минимизировать человеческие ошибки и выявить до 95% возможных рисков с соблюдением всех внутренних и законодательных требований.
О том, как работает эта система, рассказали в карточках 👉
👍6🔥4👏1