//машинное обучение

Машина страха и жадности: как настроение в СМИ становится валютой на бирже25.09 

Батырхан Садуанов — аналитик данных, разработчик NLP-системы для предсказания рыночных трендов. Он научил искусственный интеллект чувствовать страх и жадность рынка.

Искусственный интеллект против продуктовых потерь: как современные технологии спасают еду от утилизации18.04 

Современные технологии внедряются в самые различные сферы деятельности человека. Не является исключением и работа продуктовых торговых сетей. Однако для этого ритейл-компаниям необходимы специальные технологии. О них в интервью «Аргументам недели» рассказал Алексей Артемов, архитектор данных и ИИ-решений.

Как построить персонализированную систему рекомендаций с нуля: от данных к действиям12.04 

Системы рекомендаций — важный элемент в цифровой экономике. Они используются в самых разных сферах: от e-commerce до стриминговых сервисов и социальных сетей. «Аргументам недели» поговорили с опытным разработчиком Богданом Михайловым, который рассказал, как создать персонализированную систему рекомендаций с нуля.

Как ИИ делает создание профессиональных видео доступным для всех: интервью с экспертом Степаном Михайлюком13.03 

В современном мире технологии стремительно меняют все отрасли, и видеопроизводство не является исключением.

Персонализация контента: как мир социальных медиа подстраивается под вкусы человека16.12.22 

В основе персонализации контента соцсетей лежат алгоритмы машинного обучения и искусственный интеллект. Социальные сети анализируют огромные массивы данных: что пользователь лайкает, какие видео смотрит дольше, какие публикации комментирует. Алгоритмы учитывают поведение пользователя и формируют индивидуальную ленту новостей, подбирая контент, который с высокой вероятностью его заинтересует.

Художник-робот совершенствует свои навыки03.12.22 

Ученые СПбГЭТУ «ЛЭТИ» научили робота-художника писать картины цветными красками.

Стать разработчиком можно примерно за год, а хорошим – значительно дольше05.10.22 

Сегодня сфера программирования и компьютерной разработки становится все более демократичной. Развиваются обучающие направления в ВУЗах и курсы повышения квалификации для инженеров; сеть “ломится” от количества платной и бесплатной информации. О будущем отрасли и собственных флагманских проектах рассказал инженер-программист с 10-летним опытом работы в инновационных технологиях, машинном обучении и облачных платформах Сергей Красочкин.

«Он опасен, но всё равно мы должны создать его»: профессор РАН Юрий Визильтер об искусственном интеллекте31.08.21 

С учётом коррективов, обусловленных пандемией, в течение 2021–2024 гг. планируется истратить 29, 4 млрд рублей из бюджетных российских денег (и 6, 9 млрд рублей из внебюджетных) на развитие искусственного интеллекта. Возможно ли «на пальцах» объяснить принцип его работы? Что уже стало реальностью и…

Боты наступают!09.01.20 

Цифровые «сквозные» технологии − искусственный интеллект, машинное обучение, робототехника, Интернет вещей, большие данные, облачные вычисления, технологии беспроводной связи, способны увеличить эффективность практически любой деятельности до 30%. В западных странах они уже играют значимую роль