DATA FUSION И РАБОТА С КЛИЕНТАМИ (КОНФЕРЕНЦИЯ DATA FUSION 30/04/2021)

Основные тренды в Объединении данных и машинном обучении в предприятиях

Hype cycle for AI

Цикл состоит из 5 частей

–        Триггер инноваций - первичное появление идей в новых областях

–        Пик раздутых ожиданий/ажиотажа – ожидания выше возможностей

–        Появление разочарования – осознание реальности и возможностей проектов

–        Понимание применения

–        Развитие конкретных идей в реализацию – до этого периода доходят ~ 20 % организаций

Синтетические данные – класс данных, производимые с помощью машинного обучения и симуляции возможных ситуаций с целью снизить уровень неопределённости. (текст, изображения, табличные массивы данных)

 Полуфабрикаты данных или управляемые представления данных

–        позволяют соблюдать законодательные ограничения и privacy клиентов

–        сохраняют максимальную ценность для задач моделирования

–        эффективно "распределяют" компетенции команд

Mao-matching - способ взять исходные данные и соединить это с граф-дорогами. Точный метод определения наиболее вероятного маршрута передвижения людей в сети GSM, приземлённый на географическую карту с помощью использования графа транспортной сети.

Фактор 1 – отдаленность вершины от базовой станции в момент регистрации

Фактор 2 – расстояние между вершинами, между которыми произошло перемещение

Защищённые обезличенные данные

Embedding – представление входных данных в виде вектора чисел фиксированного размера