Машинное обучение и Большие данные
Глубокий анализ данных не может быть сегодня выполнен без технологий машинного обучения. Метод обработки и анализа информации, применяемый в области Больших Данных (Big Data) извлекает знания из сырого набора данных с целью прогнозирования будущего поведения, результатов и тенденций.
Услуги направления «Машинное обучение и Большие данные» (Machine Learning & Big Data)
-
- Прогнозирование оттока клиентов
- Прогнозирование спроса (на регулярные и акционные товары, оптимизация промокампаний)
- Рекомендательные системы
- Сегментирование и профилирование клиентской базы (по жизненному циклу, прибыльности, причинам посещения магазинов, покупательскому поведению, товарным предпочтениям, стилю потребления услуг, стилю потребления контента.)
- Управление маркетинговыми кампаниями и лояльностью
- Кредитный скоринг, предупреждение мошенничества, оценка клиентских рисков и прибыли
- Глубокий анализ имеющихся данных
- Проработка путей обогащения данных внешней информацией
- Консолидация и адаптация данных под решаемые задачи
- Оценка значимости данных для решаемой с помощью искусственного интеллекта задачи
- Математическое моделирование
- Проверка качества модели и прогноза
- Оценка потребностей заказчика и выбор наиболее подходящего решения
- Внедрение и разработка новой функциональности платформы
- Подготовка интеграционных решений в ИТ-инфраструктуру заказчика
- Сбор функциональных требований к интерфейсу системы
- Разработка отчетности для визуализации результата
- Разработка и настройка «тонкого клиента» под требуемые задачи для управления системой
- Техническая поддержка аналитических решений
- Консультации по функциональности и результатам углубленной аналитики
- Аудит системы на качество моделирования и устойчивость результатов
- Работы по адаптации, доработке и переобучению моделей машинного обучения
Часто задаваемые вопросы
-
Большие данные (Big Data) - совокупность непрерывно увеличивающихся объемов информации одного контекста, но разных форматов представления, а также методов и средств для эффективной и быстрой обработки. Главной характеристикой Big Data является степень их структурированности и вариантов представления.
Говоря просто, это поток информации, которая требуется компании, но поток неструктурированный. Он может состоять из текстовых данных, изображений или видеофайлов, аудиофайлов и других форматов. Именно поэтому для обработки таких данных требуются новые технологии.
Большие данные прочно вошли в нашу жизнь. Эти технологии к 2022 году займут рынок объемом 274 миллиарда долларов США. И, естественно, они постоянно изменяются и развиваются.
-
Технологии работы с Большими данными постоянно развиваются. Сейчас на рынке можно выделить несколько основных тенденций этого развития:
-
Data-as-a-Service (DaaS), данные как услуга. Рынок данных как услуги растет на 10% в год и должен достичь 46,5 млрд долларов США к 2025 году.
-
Data-as-a-Service - неоценимый инструмент для компаний, которым требуется информация, но у которых нет возможности держать в штате аналитиков.
-
Периферийные вычисления (edge computing). Появление новых бизнес-моделей, а также развитие искусственного интеллекта и 5G должны увеличить количество проектов, в которых используются периферийные вычисления.
-
Облака и гибридные облака. Недавние исследования показали, что 45% компаний хранят, как минимум, часть своих данных в облаке. Более того, считается, что сервисы, предлагаемые в публичных облаках, сгенерят 90% нового и инновационного в данных и аналитике.
-
xOps - модель работы, при которой можно быстрее и точнее получить результат за счет использования лучших практик и повторяемых шаблонов.
-
Умный, ответственный и масштабируемый искусственный интеллект, который позволит создавать более совершенные самообучающиеся алгоритмы, системы, данные в которых будет легко интерпретировать и быстро использовать.
-
-
Машинное обучение (machine learning, ML) – один из видов технологии искусственного интеллекта. Оно используется во всех отраслях экономики.
Среди наиболее очевидных примеров использования можно назвать:
-
Телекоммуникации, где ML нужен для поддержания работы инфраструктуры, предотвращения злоупотреблений, работы с клиентами.
-
Банки, где технология нужна для сканирования лиц при проведении транзакций, анализа мимики при выдаче кредитов, в работе чатботов, виртуальных ассистентов, а также роботов, работающих в отделениях банков.
-
Розничную торговля, для которой машинное обучение незаменимо в вопросах прогнозирования спроса и создания персонализированных предложений покупателям.
-
-
В самое ближайшее время эксперты прогнозируют интерес к следующим направлениям работы с ИИ: гиперавтоматизация, ИИ на рабочем месте, ИИ в информационной безопасности и этические принципы ИИ.
Остались вопросы?
Оставьте заявку, и с вами свяжутся наши эксперты и проконсультируют вас в ближайшее время.Спасибо! Ваша заявка отправлена
Мы свяжемся с вами в ближайшее время.
Ошибка
К сожалению, не смогли отправить вашу заявку, попробуйте ещё раз
array(20) { ["ID"]=> string(5) "40773" ["ACTIVE_TO"]=> string(10) "16.01.2026" ["ACTIVE_FROM"]=> string(10) "26.12.2025" ["TITLE"]=> string(53) "Замораживаем ставки 2025 года! " ["~TITLE"]=> string(52) "Замораживаем ставки 2025 года!" ["TEXT"]=> string(239) "На data-специалистов, аналитиков BI, архитекторов. <br> <br> При обращении до 16.01.2026г. <br> Подробности уточняйте у специалистов." ["~TEXT"]=> string(221) "На data-специалистов, аналитиков BI, архитекторов.
При обращении до 16.01.2026г.
Подробности уточняйте у специалистов." ["DATE"]=> NULL ["DATE_FORMATTED"]=> string(0) "" ["BUTTON_POPUP"]=> bool(true) ["BUTTON_TEXT"]=> string(30) "Оставить заявку!" ["BUTTON_LINK_ORIGINAL"]=> string(0) "" ["BUTTON_LINK"]=> string(0) "" ["BUTTON_TARGET"]=> string(0) "" ["TEXT_AFTER_BUTTON"]=> NULL ["SHOW_FOR_ALL_SITE"]=> bool(true) ["SHOW_FOR_URL"]=> array(0) { } ["RULE_FOR_SHOW"]=> string(7) "by-time" ["RULE_FOR_SHOW_TIME"]=> int(3000) ["POPUP_TEMPLATE"]=> string(5) "event" }Замораживаем ставки 2025 года!На data-специалистов, аналитиков BI, архитекторов.
При обращении до 16.01.2026г.
Подробности уточняйте у специалистов.
