Магнит тестирует «умные» весы в магазинах «у дома»
Компания уже использует это решение в магазинах больших форматов – суперсторах «Магнит Экстра» и супермаркетах «Магнит Семейный».
Машинное обучение (в оригинале Machine Learning) позволяет собирать и анализировать информацию. Впоследствии программа способна использовать ее для принятия самостоятельных решений.
Это отдельная ветвь искусственного интеллекта, направленная на то, чтобы программа действовала не по заданному единожды алгоритму, а обрабатывала новую информацию и постоянно училась решать поставленную задачу с минимальными затратами времени и усилий.
Жители современных городов постоянно сталкиваются с данной технологией, даже не подозревая об этом. На основе машинного обучения работают как самоуправляемые автомобили, так и привычные программы для анализа пробок на дороге. Сейчас технология уже перестала быть доступной только для специалистов.
Компания уже использует это решение в магазинах больших форматов – суперсторах «Магнит Экстра» и супермаркетах «Магнит Семейный».
GPT исправит ошибки в тексте, добавит синонимы и подходящие эмодзи, а YandexART создаст уникальный фон по текстовому описанию.
37% опрошенных убеждены, что ИИ позволяет решать ранее недоступные задачи, а 54% – используют нейросети в маркетинге и рекламе.
Первой новые технологии для работы с данными Data Clean Room протестировала премиальная сеть парфюмерии и косметики «Рив Гош».
Пользователи маркетплейса «Своё Фермерство» могут воспользоваться системой умного подбора запчастей по заводскому коду детали.
Сервис можно адаптировать для прогноза распространения выбросов пепла в любой точке мира для помощи экстренным службам.
Новизна работы в том, что для обучения использовались готовые языковые модели — алгоритмы для перевода естественной речи в код.
Нейросети компании переведут на русский видео с восьми иностранных языков, перескажут их, сгенерируют субтитры и не только.
Технологии искусственного интеллекта и компьютерного зрения помогают определять набор веса животных и балансировать их питание.
Почта Mail.ru ежедневно обрабатывает 600 миллионов писем и каждое из них проходит путь минимум из 10 ML-моделей, которые помогают защитить пользователя от фишинга, спама, разобрать письма по папкам и многое другое. Всего в почтовом сервисе функционирует около 50 моделей машинного обучения.
Платформа конвертирует изображения в машинночитаемый текст, выполняет операции по поиску строк и абзацев, обнаруживает и разбирает таблицы. С ее помощью можно извлекать заранее заданный набор основных объектов из текстов любого формата.
Функция работает для стримов на английском, немецком, французском, испанском и итальянском языках.
Лаборатория организуется с целью разработки продуктов на базе ИИ и подготовки ML и DS-специалистов, способных ставить и решать прикладные задачи в области искусственного интеллекта в ритейле.
На станции Красноярск-Восточный запущен в работу комплекс онлайн-диагностики вагонов с помощью технологии машинного зрения.
Школьник из Петербурга разработал IT-модель, способную прогнозировать риск развития сердечно-сосудистых заболеваний. 16-летний Иван Вяхирев стал самым юным победителем проекта «Цифровой прорыв».
ИТ-компания КРОК подписала соглашение о сотрудничестве с Novo BI, разработчиком цифровой системы прогнозирования спроса и совместного планирования производственных и логистических процессов. Партнеры объединяют экспертизу, чтобы на основе Big Data и ML-алгоритмов помогать отечественному бизнесу с точностью до 99% планировать закупку и производство товаров, а также оптимизировать цепочки поставок.
В скором времени ритейлер расширит охват покупателей при помощи индивидуальных предложений. «Магнит» для этого формирует массив данных.
Новый процесс применим не только к различным типам машин, но и к различным типам сигналов, звуков или вибраций
У людей с разницей в возрасте сетчатки более трех лет вероятность умереть была на 49-67% выше, чем у людей с небольшой разницей
Стабильность машины обеспечивается за счет легкого корпуса и двигателей. Специальные смазки защищают агрегаты робота от коррозии
Оператор крепит “С”-образный захватывающий управляющий механизм к правой руке. Он указывает направление для движения роботизированной руки