Arenadata Catalog повышает эффективность сервисов машинного обучения

Развитие искусственного интеллекта (ИИ) оказало огромное влияние на#nbsp;современный бизнес. В#nbsp;настоящее время почти каждая компания, стремясь оставаться конкурентоспособной, полагается на#nbsp;ИИ и#nbsp;его возможности. Однако, чтобы#nbsp;ИИ мог эффективно функционировать, необходимы качественные исходные данные и#nbsp;средства автоматизации жизненного цикла моделей машинного обучения. Именно они позволяют обучить модели#nbsp;ИИ на#nbsp;основе реальных сценариев, а#nbsp;также дают возможность организациям опережать своих конкурентов.

На#nbsp;вебинаре, состоявшемся 19#nbsp;марта, эксперты компаний «Иннодата» и#nbsp;«ДатаКаталог» рассказали о#nbsp;совместном решении, повышающем эффективность сервисов машинного обучения.

На#nbsp;базе программного обеспечения Arenadata Catalog и#nbsp;ML Фаб была проведена демонстрация применения концепции D/MLOps. Взяв за#nbsp;основу реальный кейс компании, производителя газированных напитков, эксперты продемонстрировали пошаговый процесс поиска необходимых данных и#nbsp;последующий их#nbsp;анализ с#nbsp;помощью технологий машинного обучения, позволяющий получить достоверный прогноз ожидаемых оценок потребителей новых видов напитков до#nbsp;начала их#nbsp;фактического производства и#nbsp;выпуска на#nbsp;рынок.

Артем Нестерчук, product owner Arenadata Catalog, рассказал об#nbsp;основных компонентах системы, которые позволяют анализировать качество поступающих данных, управлять единой моделью данных в#nbsp;рамках всей компании, а#nbsp;также подготовить данные для использования в#nbsp;ML Фаб.

Руководитель направления Data Science компании «Иннодата» Александр Борисов представил концепцию D/MLOps, объединяющую инструменты управления качеством данных и#nbsp;средства автоматизации жизненного цикла ML-моделей, отметив технологические и#nbsp;бизнес-преимущества данного подхода, в#nbsp;числе которых повышение качества моделей и#nbsp;снижение time-to-market за#nbsp;счет быстрого поиска нужных данных и#nbsp;обмена результатами анализа.

АЛЕКСАНДР БОРИСОВ,
руководитель направления Data Science компании «Иннодата».

«Иннодата»#nbsp;— российский разработчик инновационного ПО, резидент Иннополиса. В#nbsp;технологический стек компании входят такие направления, как управление большими данными, предсказательная аналитика, разработка с#nbsp;использованием технологий искусственного интеллекта, Machine Learning, Process Mining и#nbsp;Task Mining. Разработки сфокусированы на#nbsp;следующих сегментах: транспортная отрасль, промышленность, FMCG и#nbsp;дистрибьюторские компании, финансовые институты, девелопмент в#nbsp;строительной сфере.

Подробнее

Компания «ДатаКаталог» (входит в#nbsp;группу Arenadata)#nbsp;— была основана специалистами с#nbsp;многолетним опытом создания и#nbsp;сопровождения продуктов в#nbsp;области управления данными. Ее#nbsp;разработки базируются на#nbsp;компонентах с#nbsp;открытым исходным кодом и#nbsp;учитывают требования российских клиентов. Среди клиентов «ДатаКаталога» крупнейшие отечественные организации из#nbsp;финансовой и#nbsp;банковской отраслей, ритейла, реального сектора.

Подробнее