Главное Свежее Вакансии   Проекты
Рекомендуем
Хотите больше продаж
по всей России?
Подключите красивый номер 8-800 за 1 рубль
Перейти
Продвинуть свой проект
Выбор редакции:
Как стать поставщиком государства: пошаговая инструкция

Как создается анимационный ролик

Что выбрать SMM или SEO, что эффективнее для продвижения малого бизнеса?

Продвижение школы астрологии Марка Русборна: 1756 заявок и 285 продаж

Размеры PornHub, Запретный контент в Facebook и живые обложки Вконтакте

ГК ПИК в Кунцево поддерживают боты

CRM для очень маленького бизнеса / фрилансера

Ответили в директ: самые раздражающие приемы SMM

Как мы ходили на WildBerries за пассивным доходом

Деньги — не главное: что действительно важно для запуска стартапа

Партнерский
материал
1 325 8 В избр. Сохранено
Авторизуйтесь
Вход с паролем

«Сбербанк» провёл конференцию по обработке данных, машинному обучению и искусственному интеллекту

И наградил победителей соревнования по интеллектуальному анализу данных Sberbank Data Science Journey.

Материал подготовлен при поддержке «Сбербанка»

m2Q1ceKOLUQtojYVLBVfiiWGVdpr7JcdyKF16pwQ

Sberbank Data Science Journey — это соревнование, объединившее 3 400 специалистов и энтузиастов из 21 страны. «Сбербанк» проводит его второй раз: в прошлом году анализировали поведение клиента на основе карточных транзакций (данные были обезличены и модифицированы). В этом — перед участниками стояла задача из области диалоговых систем.

Кульминацией соревнования стала конференция Sberbank Data Science Day, на которой были названы победители турнира, а также состоялись выступления мировых экспертов в области машинного обучения и технологий искусственного интеллекта.

Конференция прошла 11 ноября в Tesla Place — за день до 176-го дня рождения «Сбербанка». Согласно статистике компании, Sberbank Data Science Day стала крупнейшей конференцией по исследованию данных в России, СНГ и Восточной Европе. Она собрала более двух тысяч зрителей.

Важной задачей мероприятия был поиск молодых и талантливых разработчиков и популяризация направления исследования данных в России. Общий призовой фонд соревнования составил 2 млн рублей, а финалистам будут предложены позиции в «Сбербанке».

M1hFL0eYfUbX_OeHBR3uQLpxix9Sh3fkufQEabYm

Нейт Кушман

Одним из ключевых спикеров стал Нейт Кушман, главный исследователь Microsoft Research и преподаватель Массачусетского технологического института. Он рассказал, как работают алгоритмы машинного обучения: например, они позволяют спросить у бота, какие комедии идут в выходные, и купить билеты в кино, не выходя из мессенджера.

Бот выделяет данные задачи: намерение пользователя, тематику фильма и дни недели. Если данных для ответа не хватает, он задаёт дополнительные вопросы: например, в каком городе вы находитесь. Потом генерирует ответ.

Обычно бот «понимает» задачу с помощью нейросетей. На остальных этапах, когда бот ищет противоречия или генерирует ответ, он действует по алгоритмам и шаблонам.

4cloX-tIYCV4cutuBWjqvifGuaYJG2j6ABR8r3ZX

Михаил Бурцев

Михаил Бурцев рассказал о платформе iPavlov — проекте МФТИ, который поддерживает Национальная технологическая инициатива и «Сбербанк». На платформе создаются диалоговые системы, или чат-боты нейросетевого интеллекта. Алгоритмы разрабатываются на основе архитектурных принципов работы мозга — благодаря им чат-боты сумеют вести «осознанный» диалог.

Одна из задач проекта — создать искусственный интеллект, который пройдёт тест Тьюринга.

Если мы посмотрим на индустрию приложений и искусственного интеллекта, то робототехника не будет той областью, где мы сосредоточены на интеллекте и обучении чему-то, что свойственно человеку. Поэтому фронтиром, который действительно близок к true AI (настоящему искусственному интеллекту), является разговорный искусственный интеллект. Именно ему и посвящён проект iPavlov.

Михаил Бурцев, заведующий лабораторией нейронных систем и глубокого обучения МФТИ

В рамках проекта создана библиотека DeepPavlov: в ней собраны нейросетевые компоненты и когнитивные архитектуры, которые помогают быстро создавать разговорный ИИ и адаптировать его под конкретную задачу.

gixZYzWIoNuF7H8O0U_swJX2FyoDCPxkxB6SOPSt

Александр Тужилин

Александр Тужилин, профессор Нью-Йоркского университета и руководитель лаборатории искусственного интеллекта «Сбербанка», рассказал, как могут эволюционировать рекомендательные системы. Для многих компаний они служат не просто подспорьем, а минимизирующей затраты базой: например, 80% загрузок фильмов на Netflix происходит с помощью рекомендаций.

Современные рекомендательные системы построены на матрицах пользователя, описания объектов и рейтинга. Они будут развиваться: воспринимать контекст запроса, составлять подробный рейтинг, советовать не привычное, а новое и неожиданное, использовать соцсети и советовать что-то не одному человеку, а группе людей.

9UIi9RGF0DcYWQbk6v9co9fVTrHu99IQ0IhSjASQ

Дмитрий Ветров

У современных нейросетей есть несколько проблем, которые мешают применять их во многих сферах. Мы не контролируем переобучение нейросетей, не понимаем, как они принимают решения, и можем их легко обмануть. Ещё нейросети удивительно самоуверенны в принятии решений, даже если те ошибочны. Дмитрий Ветров, профессор ВШЭ, рассказал, как справиться с этими проблемами с помощью байесовского подхода.

Идея байесовского подхода очень проста — интерпретировать все неизвестные величины как случайные. То есть использовать аппарат теории вероятности для оценки неизвестных величин.

Дмитрий Ветров, профессор-исследователь факультета компьютерных наук ВШЭ

kh-IW4S_dDdYxB6LZNu9dFUcseAz4MyItyhIHRyn

Евгений Бурнаев

Евгений Бурнаев, профессор Сколковского института науки и технологий, рассказал, какие технологии используются для распознавания объектов и построения 3D моделей. Новые модели и методы машинного обучения позволят эффективно извлекать трёхмерную информацию из двухмерных данных видеокамер и облаков точек, образованных лазерными и инфракрасными сканерами.

В будущем большинство систем машинного распознавания образов будут совместимы с обработкой 3D/4D данных. Это необходимо, чтобы анализировать движения человека или выражение его лица, обрабатывать данные КТ и МРТ и данные дистанционного зондирования Земли.

Хранить и обрабатывать 3D/4D данные очень затратно. В Сколковском институте пытаются решить эту задачу. Там разрабатывают методы машинного обучения, которые позволят анализировать трёхмерные данные.

Итоги соревнования Sberbank Data Science Journey

QKW3kKhrU2t5zFTgXh-JpFACz21ImEvcslT1Hr6W

Победитель соревнования Дмитрий Умеренков (справа) и старший вице-президент «Сбербанка» Александр Ведяхин

Участники решали две задачи разной степени сложности. В задаче А они определяли релевантность вопроса, в задаче В — строили вопросно-ответную систему. Андрей Черток, управляющий директор Центра развития компетенций по исследованию данных рассказал, что идея была в том, чтобы собрать размеченную выборку текстов на свободную и банковскую тематику для обучения диалоговых агентов — русскоязычный аналог SQuAD (Stanford Question Answering Dataset).

В качестве данных для задач А и B использовали статьи «Википедии». К каждому абзацу сгенерировали примерно пять вопросно-ответных пар. Часть вопросов была сгенерирована с использованием слов из текста абзаца, но не содержала смысловой или контекстной нагрузки. Участники соревнования должны были разработать алгоритмы, которые определяли релевантность вопроса к конкретному абзацу. Победителем этой задачи стал Александр Желубенков — он получил 200 тысяч рублей.

Данными задачи В были параграфы текста и поставленные по ним вопросы. Участники создавали диалоговые системы, которые могли бы естественно отвечать на вопросы по этому тексту. Ответы сравнивали с ответами людей и по результатам определяли лучших. Победителем этой задачи стал Дмитрий Умеренков — он получил один миллион рублей.

Я начал изучать тему с машинным обучением в феврале этого года. Задачами на распознавание текста начал заниматься в конце сентября. Задача В сложнее, чем задача А, но, как ни парадоксально, занять первое место в задаче В существенно проще, чем в задаче А. Для того, чтобы решить задачу А, надо обладать знаниями, которые накапливались 3–4 года. Что касается задачи В, то все решения, которые в ней используются, это наработки этого года.

Дмитрий Умеренков, победитель

Всего участники прислали 6 848 решений, из которых 688 — работоспособные. Лев Хасис, первый заместитель Председателя Правления «Сбербанка», отметил, что лучшие из них не уступают решениям соревнований уровня Стэнфордского университета. Разработчики, которые заняли призовые места, получили денежные призы и подарки от партнёров.

0f684fc6-a0a6-4801-b7c6-b3032e762619

+2
В избр. Сохранено
Авторизуйтесь
Вход с паролем
Выбор редакции:
Как стать поставщиком государства: пошаговая инструкция

Как создается анимационный ролик

Что выбрать SMM или SEO, что эффективнее для продвижения малого бизнеса?

Популярные за неделю
Artem
14
Показать следующие
Комментарии
Первые Новые Популярные
Никифорова Мария
Что сказать, масштабно.
Ответить
kmv-it
Веб студия - создание и продвижение сайтов
Black Brother
Как обычно сбербанк занимается не тем, чем надо. Греф съездил в силиконовую долину и теперь у него на уме Big Data, машинное обучение, виртуализация и т.д и т.п. Но как всегда упущено главное, а точнее сервис и клиенты. Нужно не технологии развивать, а для начала научится клиентов обслуживать правильно.
Ответить
iBurattino
Синхронизация товаров между интернет-магазином и «Товарами ВКонтакте»
Александр Аббасов
Мне кажется, что через несколько лет, они освободятся от клейма "банка" и будут развивать имидж IT компании наряду с Яндекс. Всё, что я вижу последние годы, подчеркивает их вектор в эту сторону. У банков теперь слишком короткий горизонт жизни ...
Ответить
kmv-it
Веб студия - создание и продвижение сайтов
Black Brother
Не довели одного дела до конца, начинать второе не разумно. Они и стройкой занимаются уже.
Ответить
Mikhail Podlinev
А чем Ростелеком лучше? Они например фильм снимают )
Ответить
ARANEOBIT IO
В конце прошлого года Сбербанк и Commerce Bank провели трансграничный перевод на основе блокчейн. Сбербанк принял участие в пилотном проекте по проведению трансграничных платежей для корпоративных клиентов на основе технологии блокчейн, сообщили RNS в кредитной организации. Первый перевод был осуществлен совместно с американским Commerce Bank 7 декабря 2017 года. «Сбербанк принял участие в пилотном проекте нового сервиса с использованием блокчейн-технологии. Первая транзакция была проведена совместно с американским Commerce Bank 7 декабря. Мы пилотируем моментальные транзакции трансграничных переводов денежных средств со счетов и на счета юридических лиц. Прошла успешная транзакция в пользу юридического лица, также прошли успешные расчеты по корреспондентским счетам», — сказал представитель Сбербанка.
Ранее глава Visa в России Екатерина Петелина сообщила журналистам, что платежная система участвует в пилотном проекте по осуществлению B2B-переводов на основе блокчейн. По ее словам, в пилоте принимает участие один российский банк, технология пока доступна только юридическим лицам.
«Конкретно пример по блокчейну. Пока скорость и стоимость обработки транзакций не могут сделать эту технологию доступной для физических лиц - потребителей. Но для бизнеса она вполне доступна. И наш пилот это именно business to business переводы через технологию блокчейн, которые могут оказаться быстрее, чем то, как эти переводы есть сейчас. У нас есть один российский банк, который принимает участие в пилоте на нашей платформе, и уже успешно транзакции проводятся», — сказала Петелина.
В ноябре Сбербанк выступил организатором первой в России сделки на основе технологии блокчейн. Партнёрами банка и участниками пилотной транзакции выступили «МегаФон», «МегаЛабс», Альфа-банк, а также компания IBM.
Также Сбербанк и SWIFT договорились о сотрудничестве, чтобы оценить возможность применения технологии блокчейн в банковских расчетах.
Ответить
Светлова Кира
Молодцы конечно, но в отделениях по-прежнему бардак
Ответить
Зоя Ветрова
Не перестаю удивляться новому и это радует. Искусственный интеллект интересно и страшно одновременно. В детстве смотрела фильм терминатор :)
Ответить
Выбрать файл
Блог проекта
Расскажите историю о создании или развитии проекта, поиске команды, проблемах и решениях
Написать
Личный блог
Продвигайте свои услуги или личный бренд через интересные кейсы и статьи
Написать