дип. Машинное обучение. 1 Слайд Титульник 2 слайд План (читать)
 Скачать 20.02 Kb.
|
|
1 Слайд Титульник 2 слайд План (читать) Понятие Преимущества машинного обучения Маркетинг машинного обучения Машинное обучение в логистике Управление персоналом за счёт машинного обучения Развитие отрасли машинного обучения Заключение 3 слайд 4 слайд Прочитать что на слайде (пару пунктов) (читать) Преимущество Machine Learning заключается в автоматизации процессов, что приводит к экономии времени для получения результата. Плюс ко всему, искусственный интеллект помогает предотвратить нежелательные последствия какого-либо действия (в глобальных масштабах – даже аварийную ситуацию или стихийное бедствие). Это возможно благодаря просчету тысячи вариантов развития событий 5 слайд Прочитать что на слайде (Читать) Машинное обучение помогает создавать персонализированные email-рассылки. Система определяет, кому из клиентов отправить письмо, и подбирает тему и предложение для каждого получателя отдельно. В результате процент открытия писем повышается на 20-25% по сравнению с обычными рассылками. Благодаря email-персонализации, разработанной компанией Digital Contact, один из российских банков увеличил количество кликов с рассылок в 5 раз, а конверсию в заявки – в 3 раза. 6 слайд (На слайде)Разведка новых месторождений. Одна из главных проблем нефтегазовой и горнодобывающей промышленности — сложность в обнаружении новых месторождений. (Читать) Машинное обучение помогает ускорить этот процесс. На основе данных о прошлых месторождениях искусственный интеллект строит модели, которые с высокой точностью предсказывают, где искать новые залежи газа или руды. У компании «Газпром» есть проект «Цифровой керн». Это цифровая лаборатория, где анализируют пробы пласта с помощью технологий машинного обучения. Алгоритмы моделируют условия там, откуда взята проба, и помогают создать цифровой двойник месторождения. С его помощью оценивают запасы полезных ископаемых и подбирают индивидуальный подход к разработке. Это позволяет в 1,5-2 раза увеличить добычу полезных ископаемых из конкретного месторождения, а также искать новые. 7 слайд (на слайде)В 2017 году объём логистических данных, генерируемый в сети, составлял 16.2 зеттабайта (16 трлн Гбайт). По оценкам специалистов, количество данных будет удваиваться каждые два года. Читать Цель МО(машинное обучение) – делать прогнозы, основанные на ранее определенных тенденциях и свойствах. Используя алгоритмы МО есть возможность анализировать большие базы данных без включения человека в этот процесс. Например: расчет кратчайшего маршрута доставки, моментальное вычисление стоимости перевозки, оптимизация расписаний, флота (машины, вагоны), а также оптимизация эксплуатации оборудования 8 слайд (на слайде) Хедж-фонд Bridgewater Associates, самый большой в мире по сумме активов, заявил о том, что создает ИИ-"тренера" для своих сотрудников, пишет Business Insider. Это будет не просто финансовый ассистент, а целая система, следящая за каждым работником и выжимающая из него лучшие результаты. (читать) Bridgewater сейчас модифицирует свою ИИ-систему. В компании говорят, что некоторые ее элементы используются еще с 1980 года. Уже тогда команда начала алгоритмизировать финансовые теории для того, чтобы автоматизировать процессы. До сегодняшнего дня ИИ-ассистенты изменялись не столько концептуально, сколько технически: становились более производительными, быстрыми и эффективными. Алгоритм будет учитывать целый ряд показателей отдельного сотрудника: количество рабочих часов, успешных сделок, провалов, заработанных для клиентов денег, пиков активности, депрессии, изменение настроения и множество других факторов. У программы будет контроль такого объема данных о сотруднике, которое никакому живому человеку не удалось бы держать в голове или эффективно администрировать. 9 слайд Прочитать что на слайде (И сказать что про топ-3 стран, которые инвестируют в машинное обучение (искусственный интеллект) (Китай, США, Япония) (Читать) Масштаб проявляется буквально во всем: в сложности самих моделей, в объеме данных для обучения, в требуемых вычислительных мощностях, в длительности тренировки моделей, в том, сколько появляется специалистов по машинному обучению и сколько денег инвестируется в исследования ИИ. 10 слайд Заключение Сказать что на картинке(прям по рисунку) Читать В настоящее время крупные компании вкладывают большие средства (инвестиции доходят до 500 млн.долларов) в машинное обучение, потому что данная технология по-настоящему окупается. Через 5 лет это показатель может увеличиться в 10 раз. С каждым годом большие данные становятся все более сложнее и человеку становится уже недостаточно своих аналитических способностей. Некоторые задачи перейдут к искусственному интеллекту, который справится с ними лучше и быстрее ,чем человек. Прогнозируется, что в ближайшее десятилетие искусственный интеллект займет около 7% рабочих мест в России. Часть процессов в организациях автоматизируют и управлять этими процессами поручат самообучающимся алгоритмам. 11 слайд Спасибо за внимание! |