Думает ли искусственный интеллект о коте Шрёдингера? История о том, как я внедрял в алгоритм идею параллельных вселенных
ВведениеВсё началось с простого вопроса: что, если научить искусственный интеллект не просто анализировать данные, а воспринимать каждое решение как один из множества возможных исходов? Не искать единственно верный ответ, а картографировать все возможные траектории, которые могли бы реализоваться в параллельных реальностях.Такой подход меняет саму логику анализа: вместо нахождения оптимума — построение карты событий. И если мы поручаем эту задачу модели, то стоит задуматься и о том, как сделать эту множественность доступной для человека — наглядной, понятной, функциональной.
Предиктивная аналитика в CRM
Как известно, под словом «аналитика» прячется многое. Но какое из множества ее направлений наиболее востребовано в CRM-системах? Пожалуй, это предиктивная аналитика, которая позволяет оценить воронку продаж, выявить слабые места в бизнес-процессах, определить новые каналы продвижения, оценить эффективность работы отдельных сотрудников и подразделений.Прогнозирование в CRM основано на анализе данных о поведении клиентов, сделках и взаимодействиях с менеджерами. Система учитывает динамику продаж за разные периоды, от прошлых до текущих заказов, чтобы построить точную модель.
За гранью A-B: Синтетический контроль для оценки офлайн и онлайн экспериментов там, где A-B-тест невозможен
Привет! Я Настя — лид A/B Платформы в Wildberries. На протяжении всего карьерного пути меня интересует тема оценки эффектов. Для этого существуют различные инструменты, в числе которых как A/B‑тестирование, так и альтернативные способы, например, различные вариации Causal Inference.В этой статье я хочу поделиться примером проведения двух квази‑тестов в Wildberries с использованием Синтетического контроля (Synthetic Control), когда не получалось провести A/B‑тест, но все‑равно хотелось оценить эффект от изменений.Почему не А/B-тестирование?
Генеральный директор Google Deepmind прогнозирует появление AGI в течение десятилетия
Генеральный директор Google Deepmind Демис Хассабис ожидает, что первые формы общего искусственного интеллекта (AGI) появятся в течение пяти-десяти лет, хотя остаются значительные технические проблемы.Выступая в лондонском офисе Deepmind (через
Соревнование VN1: чему я научился у прогнозистов
С сентября по октябрь 2024 года мне выпала честь организовать VN1 Forecasting Competition
Тренд-репорт. Рынок GenAI в 2025 году: что нужно знать бизнесу
12 февраля в 10:30 мы вместе с нашими партнёрами из Школы управления СКОЛКОВО обсудим, каким будет рынок генеративного AI в 2025 году. Илья Самофеев, co-CEO red_mad_robot, расскажет о ключевых трендах отрасли:где и как российский бизнес использует генеративный AI;
Прогнозируем временные данные с TimeGPT
Прогнозирование временных рядов играет ключевую роль в самых разных отраслях: от предсказания тенденций на фондовом рынке до оптимизации цепочек поставок и управления запасами.Однако традиционные модели, такие как ARIMA,
Нейросети со льдом: как мы разрабатываем методы ИИ для повышения эффективности прогнозирования морского льда в Арктике
Привет, Хабр! Меня зовут Юлия Борисова, я младший научный сотрудник лаборатории композитного искусственного интеллекта и исследовательского центра «Сильный ИИ в промышленности». Одна из задач, которой я занимаюсь вместе с коллегами из ИТМО ― прогнозирование динамики морского льда в Арктике с помощью ИИ.Чтобы успешно осваивать арктический шельф и развивать Северный морской путь, нужны данные о ледовом покрове акватории ― например, важно знать толщину и концентрацию льда и положение кромки. Без этого сложно определить, когда открывать навигацию, на сколько месяцев планировать работу и какой бюджет на нее заложить.
Эра «Живого» Интеллекта
Ежегодный доклад за 2024 год от Future Today InstituteПодробный перевод ежегодного обзора будущего технологий и тенденций развития от Future Today Institute - вышедшего в декабре 2024 года.Оригинал доклада "The Era of Living Intelligence" можно посмотреть ЗДЕСЬ. Авторы - Amy Webb и Sam Jordan.FTI
