Применение технологий индивидуального анализа данных

Индивидуальный анализ данных, а в частности предиктив помогает в решении типовых задач: регрессии и классификации, сегментации и кластеризации данных, а также анализа временных рядов. За счет применения технологий анализа данных, основанных на методах машинного обучения, становится возможным эффективно анализировать и влиять большими объемами (Big data) «сырых» данных: выявлять скрытые зависимости, определять тренды сезонности и периодичности, а также группировать или наоброт разделять объекты анализа по определенным признакам, которые на первый взгляд могут оказаться неочевидными для человека. Методы предиктивной аналитики широко используются в различных компаниях: финансовый сектор, сфера развлечений, страховые, медиа, медицина, строительство и иное производство. Методы анализа данныз применяются для прогнозирования интереса аудитории, оптимизации маркетинга, предсказания продаж, предсказания ДТП и проведения предварительного сервисного обслуживания, оптимизации складских операций и маршрутов логистики, продуктовых рекомендаций, оценки кредитного скоринга, предотвращения мошенничества, выявляния уизвимостей систем.

Инновационные информационные системы, базирующиеся на искусственном интеллекте

На деятельность любой современной компании оказывают огромное влияние различные факторы, которые приводят к негативным последствиям, снижающим экономическую эффективность. Для их выявления требуется тщательный анализ

Человек не способен выполнять такую работу четко и качественно, из-за необходимости обработки большого количества информации и применения многочисленных алгоритмов ее оценки и построения логических выводов.

Сегодня для решения данных задач все чаще используются инновационные технологии, базирующиеся на искусственном интеллекте. Эксперты считают, что именно машинное обучение открывает для предпринимателей широкие возможности в будущем.

Зачем необходимо обучения машин: секреты Big Data

Сегодня в развитие искусственного интеллекта вкладываются внушительные корпоративные инвестиции. Аналитики уверенны, что к 2025 году их сумма составит не менее 100 миллиардов долларов. На практике доказано, что роботизация и машинное обучение способствуют:

Серьезно влияет искусственный интеллект и на анализ данных компании, применяемый для обнаружения негативных факторов. К последним относятся как внутренние, так и внешние аспекты материально-технического, организационно-управленческого, экономического, социального, рыночно-конъектурного, хозяйственно-правового, техногенного характера. В целом машинное обучение способствует созданию целостной компании, функционирующей, как единый, хорошо отлаженный часовой механизм.