Модное слово «нейросети» нередко используют маркетологи, чтобы продемонстрировать технологичность продвигаемых проектов. Однако даже на фоне излишнего злоупотребления термином нельзя отрицать, что искусственный интеллект стал неотъемлемой частью современного мира. Мы в Open Academy решили подробнее изучить значение нейронных сетей для бизнеса и потенциальную пользу технологий.
Что такое нейросети
Нейронная сеть — это математическая модель, представляющая объединение искусственных нейронов, связанных друг с другом в цепочки. Каждое звено является самостоятельным элементом, который распознаёт определённый показатель: объём, цвет и прочее. В совокупности система видит предмет целиком.
Нейронные сети способны работать по заданному алгоритму, запоминать информацию, самостоятельно обучаться или функционировать по шаблонам, генерировать самостоятельные реакции. Нейронная сеть — это искусственный аналог человеческого мозга, искусственный интеллект, инструмент машинного обучения.
5 примеров рабочих задач бизнес-аналитика
Посредством нейросетей можно анализировать большие объёмы данных. Модели оперируют вероятностями и делают выводы в пределах имеющейся информации. Обучение системы основано на исторических данных, потому точность модели определяет именно объём и качество набора данных.
Для чего применяют нейросети
Возможности нейросетей огромны, в некоторых случаях искусственный интеллект может составить конкуренцию человеку. Наиболее частые варианты применения:
- распознавание образов;
- сбор и анализ данных;
- визуализация;
- распознавание последовательности;
- машинный период;
- фильтрация информации и т. д.
Нейросети активно применяют в дизайне, архитектуре, машиностроении, индустрии красоты, сельском хозяйстве, банковской сфере, здравоохранении.
Есть множество примеров использования нейросетей вокруг нас:
- алгоритмы поисковых систем, формирующие выдачу в соответствии с заданными критериями;
- мобильные приложения, способные обрабатывать изображения;
- чат-боты, умеющие общаться с пользователями как реальные люди.
В маркетинге очень актуально использование искусственного интеллекта. С его помощью можно сегментировать клиентов, создавать модели покупок, выявлять последовательности, делать прогнозы на основе данных, автоматизировать процессы. Amazon, Netflix, Google, Walmart и другие онлайн-компании привлекают миллионы правильно ориентированных потребителей посредством систем рекомендаций.
Заполните форму ниже. Это займет не более 2 минут
Консультация
Мы перезвоним в течение 30 минут и договоримся о встрече
Открытие счета
♂️ Сторителлинг и продающие истории в продажах. Примеры, правила, методы, технологии, источники
Подпишите документы и пользуйтесь счетом в день подачи заявки
Плата за подключение к Пакету услуг «Первый шаг» — 0 руб. Открытие и обслуживание первого счета в рублях РФ — 0 руб. Внутрибанковские переводы на счета юридических лиц и ИП — 0 руб. 3 (Три) платежа в другие банки на счета юридических лиц и ИП — 0 руб. К Пакету услуг «Первый шаг» могут быть подключены только новые клиенты, не имеющие открытых расчетных счетов в Банке «Открытие».
Обязательными условиями подключения и обслуживания в рамках Пакета услуг являются выпуск корпоративной карты и подключение к системе ДБО Банка. Обслуживание корпоративных карт «Бизнес карта»: первые 6 мес. — бесплатно, с момента совершения первой транзакции по карте, далее 149 руб. — ежемесячно. Категория карт может быть изменена. Услуги, не включенные в Пакет услуг, предоставляются в соответствии с условиями Сборника тарифов. Полные условия обслуживания, оформления и использования карт указаны в сборнике тарифов.
Тренды ИИ 2021
По данным Gardner данным Gardner в ближайшие годы технологии искусственного интеллекта в сочетании с аналитикой и данными обретут первостепенное значение для бизнеса. Похожих взглядов придерживаются и другие эксперты. Если выделить наиболее часто упоминаемые тенденции применения в бизнесе, получится следующий топ-5 трендов.
Гиперавтоматизация
Проще говоря, любые бизнес-процессы, которые можно автоматизировать, должны быть автоматизированы. Но в отличие от обычной автоматизации, когда выполнение определённых действий делегируется программному обеспечению, гиперавтоматизация предполагает возможность подстройки под ситуации. То есть автоматизированные бизнес-процессы должны быть способны адаптироваться к меняющимся условиям и реагировать на внезапные обстоятельства. Именно эту способность и могут обеспечить нейросети.
Бизнес-прогнозирование и анализ
Нейронные сети способны изучать и моделировать нелинейные и сложные отношения. Они могут делать обобщения на основе изучения взаимосвязей исходных данных, умеют выводить невидимые взаимосвязи и делать выводы с учётом невидимых данных. В отличие от других способов прогнозирования искусственный интеллект никак не ограничивает входные переменные по чётким критериям. Соответственно, это снижает вероятность неверных прогнозов из-за неправильного распределения или недостаточной первичной обработки данных.
Пример применения. С помощью анализа исторических данных и точного прогнозирования упрощается принятие ежедневных деловых решений (например, распределение бюджета, использование производственных мощностей, построение продаж, выявление оптимальных сегментов аудитории и пр.).
Развитие Интернета вещей (IoT)
Интернет вещей предполагает передачу данных между «вещами»: умные устройства объединены в единую компьютерную сеть и могут собирать информацию, чтобы впоследствии анализировать её и обмениваться данными. Технологии ИИ, машинного и глубокого обучения позволяют сделать IoT-устройства более интеллектуальными и безопасными. Но для успешной работы искусственного интеллекта необходимы большие объёмы данных и их могут предоставить сети устройств Интернета вещей.
Пример применения. Объединение промышленного оборудования в сеть IoT на производственном предприятии позволит собирать данные о производительности. Далее нейросети проанализируют данные и представят прогнозы по повышению производительности системы. Также можно оперативно выявить необходимость технического обслуживания или оптимизации процессов. «Искусственный интеллект вещей» может кардинально изменить промышленную автоматизацию.
Обучение с подкреплением
При обучении с подкреплением (Reinforcement Learning ИЛИ RL) программы ИИ самообучаются путём проб и ошибок, чтобы добиться идеального результата. Глубокое обучение строится на системе ввода-вывода, когда нейросеть принимает ввод в виде определённой информации и возвращает её в виде действия. При правильном действии система получает вознаграждение и чем лучше обработана задача, тем больше вознаграждения и наоборот.
Пример применения. Простейший чат-бот может обрабатывать несложные запросы пользователей: отвечать на приветствия, консультировать по скриптам, бронировать заказы. Применение RL может сделать бота более изобретательным — можно научить его классифицировать потенциальных клиентов или перенаправлять обращения определённым сотрудникам. Reinforcement Learning может помочь при разработке персональных рекомендаций, в оптимизации рекламного контента или рекламного бюджета.
Кибербезопасность
Технологии искусственного интеллекта могут существенно улучшить системы кибербезопасности корпоративных систем. Способность анализировать данные и делать выводы, поможет нейросетям своевременно выявлять угрозы — программы-вымогатели, DDS-атаки, вредоносное ПО, несанкционированный доступ и прочее.
Пример применения. Инструменты кибербезопасности на базе ИИ могут собирать данные из сетей связи, собственных транзакционных систем компании, цифровой активности, аналитики сайтов, а также из внешних общедоступных источников. С помощью алгоритмов системы будут распознавать закономерности, что позволит выявить угрожающие активности. К примеру, можно обнаружить подозрительные IP-адреса или выявить потенциальные утечки данных.
Перспективы применения нейросетей для бизнеса
Сфера применений нейронных сетей в бизнесе будет стабильно расширяться и дальше. Фактически, нейросети могут помочь в решении любых задач, требующих аналитических действий: все зависит лишь от вида загруженных данных.
Например, ИИ-технологии повысят эффективность продвижения товаров и услуг. В настоящее время маркетологи в процессе сегментирования и таргетирования руководствуются усреднёнными данными. Но с помощью нейросетей можно собрать максимум данных о пользователе и в кратчайшие сроки обработать информацию, чтобы сделать идеальное предложение. Так уже работают алгоритмы Spotify, «Яндекс.Музыки» и Apple Music, которые определяют предпочтения пользователей и предлагают максимально похожие треки.
Посредством нейросетей можно избежать коммодитизации технологий, когда продукты разных компаний становятся практически одинаковыми и утрачивают уникальность. Как привлечь клиента, если товар ничем не отличается от предложения конкурентов? Акцентировать внимание на персональной потребности. Нейросеть может быстро проанализировать клиента, его поведение, последние покупки и прочее, чтобы сделать по-настоящему актуальное предложение.
Также применение нейронных сетей позволит прогнозировать спрос, оптимизировать логистику, повысить прозрачность и безопасность поставок, обеспечить складской контроль, планировать человеческие ресурсы и т. д.
Большое значение искусственный интеллект обретёт в промышленности и производстве: оптимизация производственных линий, обнаружение дефектов оборудования, профилактическое обслуживание, диагностика и оценка производственных процессов, проектирование продуктов и прочее.
По данным исследования использования искусственного интеллекта российским бизнесом, проведённым НИУ ВШЭ и РАЭК, основными препятствиями для применения ИИ в российских реалиях становятся устарелые бизнес-модели, трудности сбора и последующего анализа данных, дефицит компетентных сотрудников.
Однако исследование подтверждает повышенный уровень заинтересованности российских компаний во внедрении нейросетей. Невзирая на сложность и затратность, применение ИИ-технологий быстро окупается везде, где необходима интеллектуальная обработка огромных массивов данных и качественный анализ поведения пользователей.
Разработка собственной нейросети стоит дорого — нужны значительные объемы данных для машинного обучения, большие вычислительные мощности и опытные программисты. Однако есть инструменты, которые позволяют моделировать и настраивать автономные нейросети. Мы подготовили для вас подборку программ для искусственных нейронных систем.
Источник: academyopen.ru
Технологии в бизнесе: 9 примеров, где ваши конкуренты обставят вас
Не ждите, пока другие начнут применять эти технологии в бизнесе. Разберитесь уже в их пользе на примерах технологий последних лет — искусственном интеллекте, блокчейне, роботизации процессов!
Сейчас обрушим на вас знания, которые нельзя пропустить.
Они выведут дела на новый уровень, позволят обставить конкурентов, кто худо и вяло следуют за трендами.
9 новых технологических трендов, которые изменят ваш бизнес
Есть бизнес? Или думаете начать его? Тогда поговорим об искусственном интеллекте, IoT, блокчейне и многом другом.
1. Искусственный интеллект и машинное обучение — это же круто
2. Интернет вещей соединит все!
3. Блокчейн изменит игру (но это не точно)!
4. Облачные вычисления — это космос!
5. AR и VR поражают воображение!
6. Кибербезопасность — это серьёзно!
7. Большие данные — твой друг!
8. Мобильные технологии — мастхэв!
9. И не забудьте об автоматизации роботизированных процессов (RPA)!
Если собираетесь начать свой бизнес или превратить во что-то стоящее уже существующий, то надо быть в курсе последних технологических тенденций (как ни крути).
То, что мы написали выше — поможет: либо упростите себе работу, либо порадуете клиентов. Главное же, обставите медлительных конкурентов.
Не тяните лямку, действуйте по программе! Помните, в этом безумном мире бизнеса вы должны быть как хамелеон, быстро адаптироваться и быть впереди всех.
Компания ZEL-Услуги
Чтобы избежать проблем из-за необдуманного внедрения облачных вычислений на своём предприятии, проконсультируйтесь с экспертами по ИТ-аутсорсингу и получите поддержку по любым техническим вопросам и задачам.
- Где в России есть бесплатный интернет?
- Онлайн-касса бесплатно самозанятому: технология вопроса от айтишников
- IT-аутсорсинг в России: плюсы и минусы
- Мал бизнес, да удал: какие технологии сейчас помогают автоматизировать повторяющиеся задачи?
- Перестройка бизнес-коммуникаций: технологии, которые влияют на бизнес и приносят пользу прямо сейчас!
Может быть интересно
- Онлайн конструктор тарифов
- Цены и тарифы на ИТ-аутсорсинг
- Абонентское обслуживание компьютеров
- ИТ-директор
- Настройка и обслуживание серверов
Источник: www.zeluslugi.ru
Пример знания технологий в бизнесе
Senior Backend Software Engineer: C++ и Python, знание Linux, Git, Docker и программно-аппаратной архитектуры CUDA.
2. Google
Ну а что же Google? Со времен первой версии популярного поисковика, когда-то называвшегося Backrub и написанного на Java – все поменялось. Текущий вариант благополучно переписан и работает на С и С++, а его поисковые роботы созданы на Python. У браузера Chrome под капотом все тот же С++, Python и низкоуровневый Assembly. Теперь разберемся, кого же ищут рекрутеры корпорации:
Software Engineer (Front End): Опыт разработки программного обеспечения на одном или нескольких языках программирования (Python, C, C++, Java или Javascript) от 1 года, знание интерфейсных фреймворков.
Senior Software Engineer: JavaScript и TypeScript, опыт работы с интерфейсными фреймворками, опыт разработки API, знание React, Redux, TypeScript и Webpack.
3. Adobe
Компания Adobe, известная благодаря своему качественному софту (Photoshop, Illustrator, Acrobat, и пр.), применяет для разработки ПО: С/С++, JavaScript и ActionScript. Чтобы понять, кого они хотят видеть в своем штате – парочка свежих вакансий:
Front-end Software Engineer: HTML, CSS, JavaScript, Typescript, основы computer science, React, опыт работы с Cypress.io, Git, Node/NPM/Yarn, Webpack.
Backend Engineer: Опыт разработки программного обеспечения не менее 4-х лет, опыт создания RESTful API, Node.js, Express, AWS, знание архитектуры веб-сервисов и стандартных методологий.
4. Microsoft
Один из крупнейших производителей вычислительной техники и системных продуктов компания Microsoft в свое время написала свои известные программы: Word, Excel, Powerpoint и операционную систему Windows – на C/C++. А еще у них есть свой встроенный движок VisualBasic, используемый для разработки интерфейсов. Теперь посмотрим, кого они нанимают на работу:
Software Engineer: React, TypeScript, JavaScript, MobX, Axios, HTML5, CSS3, JSON, C#, ASP.NET Core, Java, Redux.Опыт написания модульных и интеграционных тестов более 2 лет (с использованием Jest/Enzyme, Cypress, Puppeteer, Playwright или Selenium).
Software Engineer: C#, C, C++, Java или Scala от года, RESTful APIs, .NET или .NET CORE, Azure, AWS или Google cloud.
5. Meta
Значительная часть, самого известного детища ИТ-холдинга Meta, популярной социальной сети Facebook – написана на PHP, также здесь широко используются Erlang и Javascript. Серверная часть – Python+Django. То же касается и Instagram. При приеме на работу компания желает видеть у соискателей следующий стек:
Front-End Engineer: JavaScript более 2 лет, включая ES6, HTML+CSS, опыт работы с браузерными API и оптимизацией производительности внешнего интерфейса.
Software Engineer: опыт разработки на одном из языков: JavaScript, PHP, Python, Ruby, C++ или Java – от 2 лет. Знание интерфейсных фреймворков, базовых API и серверных систем.
6. Apple
Казалось бы, с корпорацией Apple все проще, ведь у них своя экосистема, где не особенно-то разгуляешься. Тем не менее, если проанализировать вакансии их рекрутингового отдела, то стек веб-разработчика там не особенно отличается:
Front End Engineer: понимание клиент-серверного взаимодействия HTML/CSS/JS, React, D3.js, Python от 1 года, Node.js, TypeScript и ES6.
Backend Software Engineer: опыт разработки клиент-серверных приложений на языках Java, Scala или Python, знание HTTPS/JSON/REST, опыт работы с облачной инфраструктурой, хорошее знание английского.
Отечественные оферы и ожидания работодателей
Ну а кем же хотят пополнить свой состав российские технологические воротилы? Компания Яндекс нанимает для одного из своих многочисленных сервисов веб-разработчика с опытом работы от трех лет, знанием алгоритмов и стандартных структур данных, нужен Javascript, а, в частности, React, особенности разработки под мобильный веб, git.
Крупнейший отечественный холдинг VK , до недавнего времени звавшийся Mail Ru Group, в состав которого кроме поисковых проектов и почтовых сервисов, входят еще социальные сети «ВКонтакте» и «Одноклассники, мессенджеры ICQ, «Агент Mail.ru» и Myteam, игровой бренд MY.GAMES, а также образовательные проекты GeekBrains и Skillbox, нередко публикует вакансии на российских рекрутинговых сервисах. Веб-мастера, желающие попасть в штат компании должны иметь следующий технологический стек : навыки кросс-браузерной верстки (HTML5, CSS3, SASS), опыт разработки SPA-приложений на JavaScript/TypeScript, React/Redux, Rest,Git, Unix.
В целом, общая картина ясна. Но справедливости ради скажем, что каждый работодатель нанимает сотрудников исходя из потребностей организации и понятно, что запрашиваемый у соискателей стек будет меняться от позиции к позиции. Также отметим, что в запросах рассмотренные компании не ограничиваются только веб-разработкой.
Вакантных мест огромное количество: дизайнеры аналитики различной направленности, разработчики ПО, сетевые инженеры и системные архитекторы. Поэтому задавшись целью, вы обязательно найдете подходящее предложение. Удачи!
Материалы по теме
- Как стать фрилансером и где найти первый заказ: дорожная карта
- ⛔ ТОП-10 причин отклонить предложение о работе
- Куда пойти, куда податься: какие профессии будут актуальны через 5 лет?
Источник: proglib.io