Задача распознавания дефектов является актуальной для логистических центров крупных продовольственных сетей. В зависимости от состояния плода партия отправляется в магазин на реализацию, или возвращается поставщику. На данный момент проверку качества плодов осуществляют люди. Качество человеческой оценки не стабильно, буквально через 30-60 минут работы сотрудник начинает уставать и может пропустить партию с браком нанеся убытки в миллионы рублей. Для решения задачи распознавания дефектов на фруктах и овощах требовалось разработать алгоритм, который распознавал хорошие и плохие плоды с точностью 95% и классифицировал дефекты на плохих плодах.

Как реализован кейс по разработке алгоритма персонализированных товарных рекомендаций для KupiVip повысивший конверсию на 4,9%.

Что требуется для того, чтобы найти выделить элемент одежды на фото? Две пары глаз живого человека или же натренированная на решение задачи модель искусственного интеллекта.

Цель статьи дать представление о возможном развитии пандемии коронавируса на основе математического моделирования. Данные полученные в прогнозе являются только предположением, и могут отличаться от реального развития событий.

В Июне-Июле 2020 планировалось провести Евро2020, но в этом соревновании победил коронавирус, и чемпионат отложили на год. Но давайте представим, что соревнование состоится и с помощью алгоритмов попробуем предсказать победителя!

Анализ данных по covid-19 показывает, что это вирус более опасный чем грипп, и более заразный чем атипичная пневмония. Ситуация в Китае и Южной Корее под контролям, и удается победить эпидемию. В Италии, Франции, Иране и США распространение идет экспоненциально и сопровождается повышенной смертностью. Наиболее уязвимы для вируса мужчины старше 50 лет. Если вы заразились, главное продержаться первую неделю, тогда ваши шансы резко возрастают. Если вирус завезен в страну основное распространение идет через бытовые контакты. На заражения внутри общества приходится около 85%, в то время как на миграционный перенос около 15%.

Давайте познакомимся с одной из атак на нейросети, которая приводит к ошибкам классификации при минимальных внешних воздействиях. Представьте на минуту, что нейросеть это вы. И в данный момент, попивая чашечку ароматного кофе, вы классифицируете изображения котиков с точностью более 90 процентов даже не подозревая, что “атака одного пикселя” превратила всех ваших “котеек” в грузовики. А теперь поставим на паузу, отодвинем кофе в сторону и разберем как работают подобные атаки (one pixel attack).

Для того чтобы составить точный прогноз по культурным ивентам Москвы, мы решили две задачи. Во-первых, определили критерии, влияющие на стоимость билета, во-вторых, подобрали инструмент для определения MIN/MAX стоимости билетов.

Какой фильм стоит посмотреть, и насколько он станет популярным. Команда Data4 провела исследование на основе анализа данных из открытых источников. Проанализировав 16192 фильма по 466 параметрам, мы точно можем сказать, что влияет на успех фильма, и на какой лучше купить билеты заранее. Спойлер по будущим сборам

Если раньше решение о выдачи кредита принимал человек, то сейчас это делает алгоритм. В статье рассматривается, как работают алгоритмы в скоринге, какие метрики используются и какие параметры заемщика влияют на то, выдадут кредит или нет.

Ежегодно Kaggle проводит опрос среди специалистов по анализу данных, и объявляет конкурс на поиск инсайтов из полученных данных. В этом году в опросе участвовало 19717 человек со всего мира. В статье рассматриваются лучшие обзоры и решения Kaggle ML & DS Survey 2019.

В данной статье, будут рассмотрены лайфхаки рекомендательных систем на основе реальных бизнес кейсов. Будет показано, какие метрики лучше использовать, и какую степень близости выбрать для предсказания.

Популярность темы технологий машинного обучения растет с каждым годом. Кажется, что уже каждый обучил нейронную сеть. Капитализация стартапов использующих технологии машинного обучения выше капитализации коллег на 20-30%. Работая CEO DATA4, я столкнулся с решением множества кейсов начиная от разработки рекомендательных систем для интернет-магазинов, распознавания образов, и заканчивая биометрическими решениями. Эта статья о том, где хайп, а где бизнес, и можно заработать.

В этой статье мы рассмотрели основные подходы к обнаружению аномалий. Исходя из опыта команды DATA4, поиск аномалий во многом, можно назвать искусством. Нет идеального алгоритма, или подхода, применение которого решает все задачи. Чаще, используется комплекс методов для решения конкретного кейса. Поиск аномалий осуществляется с помощью одноклассового метода опорных векторов, изолирующего леса, метрических и кластерных методов, а также с использованием главных компонент и прогнозирования временных рядов.

В статье рассматриваются области применения временных рядов, решаемые задачи, и используемые алгоритмы. Прогнозирование временного ряда используется в таких задачах, как прогнозирование спроса, нагрузки на контактный центр, дорожного и интернет-трафика, решения задачи холодного старта в рекомендательных системах и поиска аномалий в поведении оборудования и пользователей. Рассмотрим задачи подробнее

При создании рекомендательных систем часто возникает задача выдавать рекомендации для новых пользователей. В специальной литературе эта задача почти никогда не описывается, так как не имеет непосредственного отношения к рекомендательным алгоритмам. Ситуация осложняется тем, что на сегодняшний день нет единого подхода к решению этой проблемы. Чаще всего в качестве начальной рекомендательный выборки пользователю предлагаются самые популярные товары или услуги. В настоящей статье мы пойдём немного дальше и рассмотрим более продвинутый подход к формированию рекомендаций для новых пользователей, основанный на прогнозировании временных рядов.

Когда вы работаете с глубокими нейронными сетями, инициализация сети правильными весами может быть причиной того, сойдется ли сеть за адекватное время или значение функции потерь никуда не придет даже после тысячи итераций.

Создание полноценного, "сильного" искусственного интеллекта — задача, далекая от завершения. Современная область ИИ, в том числе и обработка естественного языка, представляет, скорее, инструментарий со множеством подходов и методов. В статье мы рассмотрим основные подходы к задаче извлечения именованных сущностей.

Описание принципа работы алгоритма PCA

Современное направление искусственного интеллекта, в области пониманием языка, носит, преимущественно, академический характер. Для полноценного понимания текстов — и прохождения теста Тьюринга — потребуется еще много времени. Тем не менее новые методы, разработанные в этой области, используются в бизнес-приложениях для улучшения качества общения программ с людьми, классификации и кластеризации текстов, распознавании речи и выявления тональности.

Опыт реализации проектов DATA4 показал, что технологии речевой аналитики повышают конверсию продаж в телефонном канале. Возможно добиться повышения продаж на десятки процентов, но существуют ограничения! В компании уже должны быть внедрены процедуры традиционного контроля контактного центра. Если продавцы не перезванивают клиенту, речевая аналитика мало поможет. Экономический эффект достигается либо при использовании в больших контактных центрах, либо при реализации товаров с высокой добавленной стоимостью.

Статья о капсульных нейронных сетях и о алгоритме динамической маршрутизации

Занимаясь разработками и внедрениями решений в области анализа данных и машинном обучении, наша команда DATA4 накопила опыт по ключевым этапам и подводным камням, которым мы и поделимся в статье.

Статья о фундаментальных принципах работы свёрточной нейронной сетей

Статья о фундаментальных принципах работы нейронных сетей