Диасофт: 08 Александр Бурилин HD

Александр Бурилин, старший инженер-программист продуктового направления «Искусственный интеллект и машинное обучение» компании «Диасофт», рассказал о том, как извлечь пользу из больших данных с помощью искусственного интеллекта и машинного обучения.

Разработка любых информационных, аналитических систем связана с преобразованием, трансформацией данных. Но разработка сервисов, в основе которых лежит искусственный интеллект и машинное обучение, имеет свою специфику трансформации данных, их использования и качества.

Сервисы с искусственным интеллектом и машинным обучением трансформируют большие данные, но тенденция последних лет говорит о том, что трансформируют не просто большие данные, а именно «умные» (smart) данные. От больших данных их отличают требования к их полноте, точности и актуальности.

Платформа Digital Q.AIML компании «Диасофт» предназначена для выпуска сервисов, внутри которых есть модели машинного обучения и искусственного интеллекта. Такие сервисы нужны при решении задач прогнозирования и предсказания, при оптимизации принятия решений, поиске аномалий и дефектов данных, фильтрации информационных потоков.

Трансформировать больше данные и извлекать из них пользу с помощью моделей машинного обучения несложно. Ключевые моменты трансформации — это наличие больших данных, процесс их обогащения и трансформации в «умные» данные, создание моделей при помощи low/no-code инструментов, разворачивание модели как программного сервиса и поддержка актуальности.