Big data may be a big buzzword, but it's implications are bombarding the business world, offering new insights to old problems and connecting the dots where previously no dots were even seen.
So, yes...big data may indeed be a buzzword, but it's influence on our business models, our lives and even on the grography of our planet is only beginning.
This talk is about algorithms and their efficiency at various data volumes.
Big data may be a big buzzword, but it's implications are bombarding the business world, offering new insights to old problems and connecting the dots where previously no dots were even seen.
So, yes...big data may indeed be a buzzword, but it's influence on our business models, our lives and even on the grography of our planet is only beginning.
This talk is about algorithms and their efficiency at various data volumes.
Аналитика в облаке для современного бизнесаMicrosoft
В докладе про то, как машинное обучение может быть использовано для решения задач современного бизнеса, с демонстрациями определения возраста, эмоций, предиктивной аналитики и предсказания поломок оборудования.
22 ноября, Одессе
FOSS Sea 2014 (http://geekslab.co/events/21-foss-sea-2014-infrastructure-for-researchers)
Инструменты машинного знания, как сервис (Виктор Цикунов, Developers and Platform Evangelism Lead at Microsoft Ukraine)
Cloud Day 2.0. Машинное обучение и AzureML. Предсказываем вероятность выжить ...Microsoft
https://events.techdays.ru/Cloud-Day/2016-04/
Важнейшее направление искусственного интеллекта – машинное обучение. Microsoft предлагает доступный инструмент Azure ML, который позволяет без глубоких знаний алгоритмов анализировать данные и делать предсказания. Мы научимся использовать простейшие алгоритмы машинного обучения для предсказания вероятности гибели человека на Титанике.
О современном состоянии дел в Data Science (в Украине и в мире). О задачах, которые решают специалисты по анализу данных и планах ЖГТУ по подготовке таких специалистов.
АНАЛИЗ СПРОСА ПО НАУКЕ. ПРОГНОЗНАЯ АНАЛИТИКА ДЛЯ ЛИДЕРСТВА В ОТРАСЛИ.Ukrop Media
Сбор всех запросов отрасли. Как собрать максимально полную аудиторию.
Скоринг поисковых запросов. По каким из них надо было продвигаться уже вчера?
Группировка поисковых запросов. Руками, скриптами, сервисами.
Машинное обучение. Кластеризация запросов по эффективности.
Прогноз трафика для любого количества запросов с примером.
Вычисление приоритетов продвижения по каждому запросу.
Факторный анализ. Как понять что модель работает правильно.
Как использовать результаты для ускорения получения результатов в несколько раз.
Три кейса для поискового маркетинга с результатами.
Для эффективной борьбы с большими данными одних технологий недостаточно. Необходим правильный настрой по отношению к ним, позволяющий видеть перспективы и особенности их использования. В данном рассказе предлагается точка зрения на совокупность проблем больших данных и их возможные пути разрешения. Рассказ построен на конкретных примерах из личной практики.
Целевая аудитория доклада, ее примерный уровень: аналитики, менеджеры ИТ, CTO.
Аналитика в облаке для современного бизнесаMicrosoft
В докладе про то, как машинное обучение может быть использовано для решения задач современного бизнеса, с демонстрациями определения возраста, эмоций, предиктивной аналитики и предсказания поломок оборудования.
22 ноября, Одессе
FOSS Sea 2014 (http://geekslab.co/events/21-foss-sea-2014-infrastructure-for-researchers)
Инструменты машинного знания, как сервис (Виктор Цикунов, Developers and Platform Evangelism Lead at Microsoft Ukraine)
Cloud Day 2.0. Машинное обучение и AzureML. Предсказываем вероятность выжить ...Microsoft
https://events.techdays.ru/Cloud-Day/2016-04/
Важнейшее направление искусственного интеллекта – машинное обучение. Microsoft предлагает доступный инструмент Azure ML, который позволяет без глубоких знаний алгоритмов анализировать данные и делать предсказания. Мы научимся использовать простейшие алгоритмы машинного обучения для предсказания вероятности гибели человека на Титанике.
О современном состоянии дел в Data Science (в Украине и в мире). О задачах, которые решают специалисты по анализу данных и планах ЖГТУ по подготовке таких специалистов.
АНАЛИЗ СПРОСА ПО НАУКЕ. ПРОГНОЗНАЯ АНАЛИТИКА ДЛЯ ЛИДЕРСТВА В ОТРАСЛИ.Ukrop Media
Сбор всех запросов отрасли. Как собрать максимально полную аудиторию.
Скоринг поисковых запросов. По каким из них надо было продвигаться уже вчера?
Группировка поисковых запросов. Руками, скриптами, сервисами.
Машинное обучение. Кластеризация запросов по эффективности.
Прогноз трафика для любого количества запросов с примером.
Вычисление приоритетов продвижения по каждому запросу.
Факторный анализ. Как понять что модель работает правильно.
Как использовать результаты для ускорения получения результатов в несколько раз.
Три кейса для поискового маркетинга с результатами.
Для эффективной борьбы с большими данными одних технологий недостаточно. Необходим правильный настрой по отношению к ним, позволяющий видеть перспективы и особенности их использования. В данном рассказе предлагается точка зрения на совокупность проблем больших данных и их возможные пути разрешения. Рассказ построен на конкретных примерах из личной практики.
Целевая аудитория доклада, ее примерный уровень: аналитики, менеджеры ИТ, CTO.
Автор: Елена Иванова, заведующая лабораторией образовательных инфраструктур Института системных проектов ГБОУ ВО МГПУ (Московского городского педагогического университета).
Дискуссия «Архитектура и дизайн школы. Финский опыт» прошла 29 апреля. Организаторы: компания Martela, при поддержке компании «Умная школа» и Посольства Финляндии в России.
12. Чем машинное обучение может вам помочь?
Социальные
медиа
Предсказание
погоды
Медицинская
диагностика
Диагностическое
обслуживание
Таргетированная
реклама
Разведка
природных
ресурсов
Детектирование
спама
Анализ данных
телеметрии
Программы
лояльности
Анализ оттока
клиентов
Научные
исследования
Оптимизация
веб-приложений
Обнаружение
сетевых атак
Умные системы
мониторинга