ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ
Экспертное понимание искусственного интеллекта, машинного обучения и не только
Последние публикации
-
What is synthetic data? And how can you use it to fuel AI breakthroughs?There's no shortage of data in today's world, but it can be difficult, slow and costly to access sufficient high-quality data that’s suitable for training AI models. Learn why synthetic data is so vital for data-hungry AI initiatives, how businesses can use it to unlock growth, and how it can help address ethical challenges.
-
Unlocking a strategic approach to data and AIAI is only as good as the data that powers it – this is a fundamental truth about data and AI that defines the limits of what’s possible with artificial intelligence. It may seem surprising, but it's rarely a bad algorithm or a bad learning model that causes AI failures. It's not the math or the science. More often, it's the quality of the data being used to answer the question.
-
AI anxiety: Calm in the face of changeAI anxiety is no joke. Whether you fear jobs becoming obsolete, information being distorted or simply missing out, understanding AI anxiety can help you conquer it.
-
Fraud detection and machine learning: What you need to knowМашинное обучение является важной частью инструментария обнаружения мошенничества. Вот что вам нужно для начала работы.
-
What are AI hallucinations?Separating fact from AI-generated fiction can be hard. Learn how large language models can fail and lead to AI hallucinations – and discover how to use GenAI responsibly.
-
Shut the front door on insurance application fraud!Как выявить, что вас обманывают агенты и страхователи, а также распознать первые признаки будущего мошенничества.
-
Препятствий для построения моделей с помощью технологий искусственного интеллекта и машинного обучения нетМодели машинного обучения уже на протяжении пяти лет применяются российскими финансовыми организациями для оценки кредитного риска и валидации моделей. О том, насколько регуляторы готовы работать с моделями на базе технологий ИИ и машинного обучения, и пойдет речь в данном интервью.
-
Внутренние ИТ-отделы становятся более значимыми для бизнесаИнновация – это вопрос данных. Это не секрет. Но как компания преобразовывает свои данные в бизнес-модели, чтобы стимулировать изменения?
-
Прохождение «последней мили» аналитики в три шагаВнедрение аналитических моделей в производство может быть самой сложной частью аналитического пути. Неудивительно, что эта последняя миля аналитики - внедрение моделей в развертывание - является самой сложной частью инициатив в рамках цифровой трансформации, которую должны освоить компании, потому что она считается наиболее важной.
-
Ускоряясь на пути внедрения искусственного интеллекта, подумайте о «качестве дорожного покрытия»ИИ-технология добилась огромных успехов за короткое время и готова к более широкому внедрению. Но поскольку организации наращивают усилия по ИИ, им необходимо проявлять особую осторожность, потому что, как скажет любой сотрудник полиции, даже небольшие выбоины могут создавать проблемы для транспортных средств, движущихся на высоких скоростях.
-
Как использовать ИИ для выявления ракаНедавно мне предоставили удивительную возможность поработать над проектом в области биомедицинской аналитики изображений в сотрудничестве с крупным университетским медицинским центром. Целью проекта была разработка системы компьютерного зрения, которая будет выявлять опухоли при компьютерной томографии печени.
-
Построение передней части пайплайна компьютерного зренияЭто третий пост, описывающий проект компьютерного зрения, над которым я работала в SAS для выявления опухолей печени при КТ-сканировании. Сегодня я расскажу об обработке данных для данных изображений.
-
Доработка модели глубокого обучения для обнаружения объектовЭто четвертый пост в моей серии публикаций о проекте компьютерного зрения, над которым я работала, чтобы идентифицировать опухоли печени при КТ-сканировании.
-
Демо глубокого обучения для обнаружения опухолей печени при КТ-сканированииЭто пятый и последний пост в моей серии постов о модели глубокого обучения, которую я разработала для обнаружения опухолей в 3D КТ-сканировании печени. Эта статья посвящена точности модели и финальной демонстрации проекта.
-
Нереализованный потенциал в неструктурированном текстеТекст является крупнейшим источником данных, созданным человеком. Этот источник растет с каждым днем, когда мы публикуем посты в социальных сетях, общаемся с чат-ботами и цифровыми помощниками, отправляем электронные письма, ведем бизнес в Интернете, генерируем отчеты и, по сути, документируем наши повседневные мысли и действия с использованием компьютеров и мобильных устройств.
-
ИИ в производстве: новые возможности для информационных и операционных технологийОпрос об ИИ показывает, что лидеры и первопроходцы в ИИ достигают значительных успехов, выявляют и расширяют возможности работы с ИИ, используя все больше и больше отделов в своих организациях.
-
Гуманность в искусственном интеллектеЧто происходит, когда искусственный интеллект и люди работают вместе во имя решения глобальных проблем?
-
Как ИИ и углубленная аналитика влияют на отрасль финансовых услугВедущие эксперты SAS обсуждают темы, которые волнуют мошенников и не дают спокойно спать руководителям компаний.
-
ИИ в банковской сфере: опрос раскрывает факторы успехаЧто банковские руководители говорят о своем опыте работы с ИИ? На чем они сосредоточены сегодня? Что работает? Какие у них планы на будущее?
-
Чат-боты: что это такое?Чат-бот – это форма разговорного искусственного интеллекта, предназначенная для упрощения взаимодействия человека с компьютерами. Используя чат-ботов, компьютеры могут понимать и реагировать на приход человека через устную или письменную речь.
Artificial Intelligence: The Basics
Exactly how intelligent is artificial intelligence? And how closely can machines mimic human intelligence? We explore these questions, and review the ways artificial intelligence is improving our world. From digital assistants to automated X-ray readings, artificial intelligence can be found in many industries.
Искусственный интеллект: Основы
- Искусственный интеллект
- Глубокое обучение
- Обработка естественного языка
- Машинное обучение
- Предиктивная аналитика
- Компьютерное зрение
- Нейронные сети
- Generative AI
What is deep learning?
If you've ever held a conversation with Siri, you've used deep learning. Systems such as Siri, Alexa and Cortana are driven in part by deep learning, a type of machine learning that trains a computer to complete human-like tasks. Speech recognition, image recognition and natural language processing are all powered by deep learning, which trains a computer to learn on its own by recognizing patterns. How can you use it? And how will it affect your industry.
What is natural language processing (NLP)?
Who would have guessed 10 years ago that you could hold a conversation with your phone or tell your thermostat to turn up the heat? Today, it's not uncommon to ask for a weather report, add to your grocery list and play your favorite music by voice command – and get immediate results.
Natural language processing is the central technology behind these advancements. But how do your devices understand language? And how can these same technologies be used in a business setting? From text mining to natural language processing and natural language understanding, find all the answers here
What is machine learning?
Machine learning isn’t new. But now it's high-powered. And that’s giving this decades-old mathematical science new momentum in the world of big data.
Self-driving vehicles? That's machine learning in action. Email spam filters and online shopping recommendations? That's machine learning for everyday life. Fraud detection? One of the more obvious – and important – uses in our world today. Discover how machine learning can help you find answers to complex problems.
What is predictive analytics?
So you’ve embraced the power of collecting and analyzing data. That’s a great first step, but it just scratches the surface. To get the most out of your data, you need to anticipate the future, not just analyze the past.
Whether you want to attract new customers, assess payment risk, identify fraud or forecast energy demand, predictive analytics can provide answers to your most complex questions.
Компьютерное зрение
Узнайте, как компьютер переходит от восприятия картинки в виде набора пикселей к распознаванию и интерпретации изображений. Вы узнаете, что технологии сегментирования изображений, сопоставления особенностей и обнаружения объектов играют свою роль в этом процессе. Также компьютерное зрение подходит для решения широкого спектра задач — от выявления рака до оценки страховых заявок.
Нейронные сети
Нейронные сети — это компьютерные программы, алгоритмы действия которых имитируют действия человеческого мозга. Часто называются искусственными нейронными сетями (ИНС). Они копируют процессы обучения и поиски закономерностей человеческого мозга. Идеально подходят для решения реальных проблем в разных областях нашей деятельности. Подобно человеческому мозгу они способны с течением времени обучаться и лучше интерпретировать данные.
Generative AI: The Basics
What is generative AI and how does it work? Consider generating computer code or synthetic data. Creating a business strategy with help from a conversational AI chatbot based on a large language model. Or using a digital twin to spot supply chain disruptions. See how generative AI started, who’s using it, and which underlying technologies make it work.
Подпишитесь на рассылку инсайтов от SAS