В проекте Dig(IT)al рассказываем о технологиях, которые помогут вам заработать. Переходите на цифровую сторону бизнеса.
Глубокое обучение — это подкатегория методов машинного обучения, основанных на технологиях искусственного интеллекта, или система алгоритмов, которая обучается на больших объемах сгенерированных данных. В первую очередь она развивает глубокое понимание предметной области и передает эту информацию конечным пользователям в удобной форме. Внедрение глубокого обучения становится все более популярным, так как растет скорость генерации данных в таких отраслях, как банковское дело, финансы и страхование, здравоохранение, розничная торговля и государственные услуги.
Крупнейшие проекты глубокого обучения
Системы с поддержкой ИИ позволяют выполнять задачи эффективнее и точнее, чем если бы это делал человек. Например, в финансовом секторе системы глубокого обучения помогают сотрудникам банка расширять свои рабочие возможности и позволяют финансовым учреждениям больше концентрироваться на взаимодействии с клиентами, чем на традиционном подходе, основанном на транзакциях. Кроме того, на основе биографии клиента алгоритмы могут предлагать более релевантные контекстные решения. Системы глубокого обучения также позволяют персонализировать обслуживание, учитывая конкретные потребности клиентов и их толерантность к рискам.
Разбор бизнес идеи ремонт компьютеров. Как зарабатывать компьютерному мастеру 3000$ в месяц!
Технологии глубокого обучения используются в:
Все сервисы и компании, связанные с релокацией, на одной карте
- обнаружении мошенничества,
- беспилотных автомобилях,
- виртуальных помощниках,
- суперкомпьютерах,
- системах управления клиентской базой (CRM),
- инвестиционном моделировании,
- системах распознавания лиц.
«Когда-нибудь мы станем свидетелями того, как ИИ и глубокое обучение помогут нам достичь суперинтеллекта или сингулярности (безудержного технологического роста), — рассуждает главный научный сотрудник Conversica доктор Сид Дж. Редди. — Но сегодня наша главная задача и обязанность как специалистов в области ИИ — следить за тем, чтобы приложения глубокого обучения соответствовали требованиям и приносили пользу пользователям и обществу».
Microsoft
Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) — это набор инструментов с открытым исходным кодом для коммерческого использования глубокого обучения. CNTK позволяет пользователю реализовывать и комбинировать популярные типы моделей, такие как глубокие нейронные сети (DNNs), свёрточные сети (CNNs) и рекуррентные сети (RNNs/LSTMs). CNTK также применяет обучение методом стохастического градиентного спуска (SGD, ошибки обратного распространения) с автоматическим разделением и распараллеливанием между несколькими графическими процессорами и серверами.
NVIDIA
NVIDIA AI — это платформа для разработчиков, включающая в себя фреймворки глубокого обучения с ускорением на графическом процессоре. Она обеспечивает гибкость в проектировании и обучении пользовательских глубоких сетей и предоставляет интерфейсы для часто используемых языков программирования, таких как Python и C/C ++. Это делает NVIDIA одним из ведущих разработчиков систем глубокого обучения в мире.
НОВОЕ МИНИ ПРОИЗВОДСТВО НА ДОМУ! Оборудование для бизнеса 2021! Бизнес идеи
ClusterOne
Это платформа глубокого обучения для разработки ИИ и машинного языка, которая может проводить несколько экспериментов одновременно, при этом управляя данными и сетью.
В начале 2018 года ClusterOne, основанная бывшими сотрудниками Google, перенесла свою штаб-квартиру из Калифорнии в Сиэтл, чтобы присоединиться к программе инкубатора стартапов в Институте искусственного интеллекта Аллена.
Descartes Labs
Эта компания предоставляет то, что сама называет сервис для «переработки данных на облачном суперкомпьютере для применения машинного интеллекта к массивным наборам данных». Этот процесс, включающий в себя глубокое обучение, позволяет компаниям более эффективно применять как внутренние аналитические данные, так и внешние. Среди разработок компании есть приложения по предотвращению болезней, уменьшению последствий стихийных бедствий, продовольственной безопасности и спутниковых изображений.
Директор правительственных программ Descartes Labs Стивен Труитт недавно заявил, что его компания «планирует запустить платформу суперкомпьютеров для разведки и миссии по повышению осведомленности в сфере обороны».
Boxx
Компания создает высокопроизводительные платформы для различных фреймворков глубокого обучения, включая Tensorflow и PyTorch. По словам вице-президента по маркетингу Билла Лизера, его цель состоит в том, чтобы «ускорить рабочие процессы и способствовать успеху у клиентов». Компания Boxx недавно представила свою новую рабочую станцию для разработки глубокого обучения APEXX Neutrino W на выставке Supercomputing 2018 в Далласе, штат Техас.
TwoSense.AI
Компания TwoSense, специализирующаяся на биометрической безопасности SaaS, использует машинное и глубокое обучение для устранения проблем с аутентификацией и для предотвращения мошенничества. Нейронные сети анализируют различные потоки данных, от местоположения устройства до длины шага, что позволяет создавать уникальные профили пользователей.
Salesforce
Компания Salesforce создала платформу под названием Einstein, которая позволяет упростить искусственный интеллект и улучшить качество обслуживания клиентов с помощью более интеллектуального и персонализированного обслуживания. Платформа обладает такими атрибутами, как продвинутое машинное обучение, глубокое обучение и предсказательная аналитика.
Недавно компания открыла исходный код Einstein, чтобы другие компании могли получить к нему доступ для решения проблем с анализом данных.
Clarifai
Платформа позволяет компьютерам распознавать и понимать визуальный контент аналогично тому, как человеческий мозг обрабатывает изображения. Технологии компании, включающие глубокое обучение, могут применяться в самых разных сферах деятельности — от магазинов электронной коммерции до агентств недвижимости.
Согласно отчету на martechadvisor.com, Clarifai в партнерстве с RichRelevance «предоставит полный спектр стратегий для персонализации ИИ», который позволит «цифровым лидерам использовать глубокое обучение и визуальный ИИ для улучшения опыта в онлайн-шопинге».
Семь примеров успешного применения машинного обучения в бизнесе
1. Yelp — классификация изображений
Yelp — это сервис по поиску товаров и услуг с возможностью просматривать рейтинг и добавлять отзывы. Компания использует машинное обучение для улучшения взаимодействия с пользователями. Поскольку изображения почти так же важны для сервиса, как и отзывы пользователей, неудивительно, что Yelp постоянно стремится улучшать способы обработки фотографий.
Компания впервые внедрила машинное обучение несколько лет назад для реализации своей технологии классификации изображений.
Алгоритмы машинного обучения Yelp позволяют более эффективно компилировать, классифицировать и маркировать десятки миллионов снимков.
2. Pinterest — улучшенный поиск контента
Pinterest занимает одну из лидирующих позиций в экосистеме социальных сетей. Поскольку основная функция сервиса — организовывать существующий контент, имеет смысл инвестировать в технологии, которые могут сделать этот процесс более эффективным.
В 2015 году Pinterest приобрел Kosei, компанию, специализирующуюся на коммерческих приложениях технологий машинного обучения (в частности, на алгоритмах поиска контента и рекомендаций).
Сейчас эта технология затрагивает практически все аспекты бизнес-операций Pinterest, от модерации спама и поиска контента до монетизации рекламы и сокращения оттока подписчиков.
3. Facebook — армия чат-ботов
Возможности чат-ботов в социальных сетях практически безграничны. Некоторых из них сложно отличить от людей при текстовом общении. Любой разработчик может создать и предложить своего бота для включения в Facebook Messenger. Это означает, что даже небольшие компании могут использовать своих ботов. Конечно, это не единственная разработка в сфере машинного обучения, который использует Facebook.
4. Twitter — умная лента
Переход Twitter к использованию алгоритмической ленты вызвал множество споров среди пользователей. Технология машинного обучения позволяет предлагать контент на основе индивидуальных предпочтений пользователя, и в его ленте отображаются более релевантные твиты.
5. Google — нейронные сети
В последние годы компания Google развивалась в таких областях, как технологии против старения, медицинские устройства и нейронные сети. Самым заметным достижением в исследованиях нейронных сетей Google стала сеть DeepMind.
Согласно отчетам, компания изучает «практически все аспекты машинного обучения». Потенциально это может означать разработки в области классических алгоритмов — обработку речи, перевод, а также системы ранжирования и прогнозирования результатов поиска.
6. Edgecase — повышение коэффициента конверсии электронной торговли
На протяжении многих лет розничные торговцы пытались преодолеть разрыв между покупками в магазинах и онлайн-шопингом. Однако многие сайты по-прежнему оставляют желать лучшего. Edgecase, ранее известный как Compare Metrics, надеется изменить это.
Компания считает, что ее технология машинного обучения поможет онлайн-продавцам улучшить взаимодействие с пользователями. Edgecase не только оптимизирует сам процесс покупок, чтобы повысить конверсию, но и планирует обеспечить лучший опыт для покупателей, которые не уверены в том, что они ищут. Компания анализирует поведение и действия пользователей, чтобы сделать онлайн-шоппинг полезнее и ближе к традиционному опыту розничной торговли.
7. Baidu — будущее голосового поиска
Google — не единственный поисковый гигант, который осваивает технологию машинного обучения. Китайская поисковая система Baidu также вкладывает средства в приложения с поддержкой ИИ.
Одной из самых интересных разработок в научно-исследовательской лаборатории Baidu является то, что компания называет Deep Voice, глубокая нейронная сеть, которая может генерировать синтетические голоса, которые очень сложно отличить от подлинной человеческой речи. Сеть анализирует уникальные тонкости ритма, акцента, произношения и высоты тона, чтобы создавать реалистичную речь.
Последняя версия технологии Deep Voice 2 может оказать долгосрочное влияние на обработку естественного языка, лежащую в основе голосового поиска и систем распознавания голосовых образов.
Источник: rb.ru
Бизнес-идея №662. 7 вариантов бизнеса при помощи компьютера
Хотя персональные компьютеры получили широкое распространение сравнительно недавно, сегодня очень тяжело представить свою жизнь без этих революционных устройств. Без ложной скромности можно сказать – компьютеры изменили мир. При помощи ПК сегодня можно узнавать горячие новости, смотреть фильмы, слушать музыку, развлекаться , работать и даже строить собственный бизнес.
А когда к компьютеру подключен интернет, он обретает поистине безграничную силу. Сегодняшний материал будет посвящен идеям домашнего бизнеса, которые можно воплотить в жизнь при помощи обыкновенного персонального компьютера (который имеется дома практически у каждого из вас). Мы не будем говорить об интернет-бизнесе, так как это тема совсем другого поста.
№1. Помощь в приобретении компьютера. Если разбираетесь во всех тонкостях устройства этой вычислительной машины, если вы следите за новинками компьютерного «железа», если заменить отдельную деталь для вас не составит труда, то эта идея для вас. Поверьте, огромное число жителей вашего города будут благодарны вам (и готовы платить вам) за помощь в приобретении ПК.
То есть, вы будете выступать в качестве эксперта, который поможет подобрать оптимальный вариант для ваших нужд (в отличие от продавцов в магазине, для которых цель — продать подороже). Ведь ПК для работы с текстовыми фалами и игровая станция находятся совершенно в разных весовых категориях. Помогите своим клиентам сделать правильный выбор, и они вас щедро отблагодарят.
Для начала домашнего бизнеса необходимы знания компьютерного мира и рекламная кампания. Для начала достаточно расклеить листовки в общественных местах.
№2. Обучение работе на компьютере. Далеко не все покупатели компьютеров хорошо понимают, для чего он им нужен и как вообще им пользоваться. Особенно это касается взрослых людей, которые не изучали в школах и институтах информатику и компьютерную грамотность.
Ваша цель – обучить максимально возможное число клиентов азам компьютерной грамотности и построить на основе этой услуги прибыльный домашний бизнес. Можно выступать в качестве частного репетитора (и даже выезжать на дом к клиенту) или же организовать обучающие курсы.
На первых порах в качестве рекламы можно использовать способ из первого пункта.
№3. Ремонт и модернизация компьютеров. ПК, как и любой другой сложный механизм, может выйти из строя. И вот тут его владельцу необходимо обращаться к специалистам. Хорошо, если компьютер находится на гарантии и его можно быстро привести в чувства.
Но бывают разные случаи. Кто-то потерял гарантийный талон, у кого-то закончился срок гарантии, кто-то приобрел ПК в другом городе, и везти его по гарантии не очень выгодно. Вот тут-то может пригодиться услуга частного мастера. Которым мы предлагаем стать вам.
Ваша задача – починать компьютер клиента и получить хорошее материальной вознаграждение. Кроме того, со временем, компьютеры устаревают. Вернее, устаревают их определенные детали, которые владелец, возможно, пожелает заменить на новые. И опять вы можете в этом ему помочь. Как ни крути, а идея очень перспективная.
№4. Установка программного обеспечения (ПО). Подобрать и купить компьютер – это только полдела. Ведь он нуждается в специальных программах, которые и позволяют ему выполнять самые невообразимые задачи за доли секунды.
Первое, с чего начинается эксплуатация ПК – это установка Windows (существуют и другие операционные системы, но эта самая популярная). Стоимость установки этого необходимого компонента (если в магазине ПК поставляется без ОС) – от 1000 рублей и выше. Время установки – не более часа. Так почему бы не снизить данную цену до 500 рублей и не предложить жителям города свою услугу?
То же самое касается и прикладных программ – антивирусов, архиваторов, просмотрщиков, текстовых и графических редакторов. А также – игр. На установке ПО можно построить очень неплохой домашний бизнес.
№5. Набор текстов на компьютере. Если вы быстро печатаете и неплохо расшифровываете чужие рукописи, то эта идея вам понравится. Вокруг вас огромное количество людей, которые нуждаются в быстром наборе текстов. Кому-то реферат нужно набрать, кому-то курсовую, кто-то расшифровывает старые рукописи.
И, поверьте, эти люди мечтают свалить всю работу на чужие плечи.
Так почему бы вам не помочь им? Вы помогаете им набрать тексты, они щедро платят вам за услугу. Стоимость набора одной страницы стоит сегодня 30 рублей и выше. То есть, печатая по 20 страниц в день, вы сможете зарабатывать от 18 000 рублей (30руб. х 20 листов х 30 дней). Причем стоимость набора с рукописного листа еще выше.
Кстати, к услуге набора текста можно добавить – перевод документов на русский или же с русского. Стоимость страницы переведенного текста может достигать отметки 100-150 рублей и выше.
№6. Обработка и распечатка фотографий. В данном виде домашнего бизнеса к ПК прибавится еще графический редактор и цветной принтер. Лучший вариант редактора – это, конечно же, Photoshop. Хотя, если средства пока не позволяют (ведь он стоит немного меньше 1000 долларов), можно воспользоваться любым бесплатным аналогом.
Суть бизнеса заключается в следующем. К вам обращается клиент с просьбой распечатать снимки. Но перед печатью их нужно подкорректировать (цвет, освещение, баланс белого, насыщенность, убрать красные глаза и т.п.). Причем стоимость коррекции намного выше цены распечатки.
К примеру, если печать маленького снимка (10х15) оценивается в 10 рублей, то корректура изображения может стоить 100-200-300 рублей за фотографию. Все зависит от сложности работы. Кому-то достаточно сделать цветокоррекцию, а кто-то захочет убрать дерево с заднего плана.
№7. Станьте домашним дизайнером. Если вы имеете компьютер с графическим редактором типа Photoshop, то можете попробовать себя в роли дизайнера. Начать можно с простого – дизайна визиток, буклетов, рекламных баннеров, а позже, когда набьете руку, можно попробовать более сложные задания. Например, разработать дизайн сайта, этикетку, упаковку для какого-нибудь товара.
Опытные дизайнеры при помощи своего компьютера и графического редактора зарабатывают очень серьезные ежемесячные гонорары. Так что ,есть над чем задуматься.
А на сегодня все. Обзор окончен. Надеемся, вам было интересно, и вы получили полезную информацию. А в будущих публикациях мы расскажем о способах создания бизнеса в сети интернет.
- Бизнес-вопрос (67)
- Бизнес-идеи (1 419)
- Бизнес-интервью (29)
- Бизнес-книги (47)
- Каталог франшиз (21)
Источник: biznesvbloge.ru
Примеры бизнес-планов по теме: Информационные технологии, компьютеры и оборудование
Дмитрий специализируется на проектах по маркетинговым исследованиям, бизнес-планам и стратегическому консалтингу.
Заказать исследование
Заказать бизнес-план
Позвоните нам: 8(800)55-189-55
Заказ обратного звонка
Укажите свой телефон в форме ниже и мы свяжемся с Вами в максимально короткий срок
Оформление подписки
Для оформления подписки введите, пожалуйста, свой адрес электронной почты в форме ниже
Подписка MR PRO
- скидки на услуги Агентства MR до 30%
- сокращённые сроки работ
- свободный доступ к готовым исследованиям по теме вашего бизнеса
- история заказов
- экспертная помощь аналитиков Агентства MR
- Скидки и акции
- Готовые маркетинговые исследования
- Готовые бизнес-планы
- Примеры маркетинговых исследований
- Примеры бизнес-планов
- Блог
- Подписаться на рассылку
Настоящая Политика конфиденциальности персональной информации (далее — Политика) действует в отношении всей информации, которую Пользователь может сообщить во время использования сайта, а именно: Имя, Фамилию, Телефон, E-mail, название Организации. Согласие пользователя на предоставление персональной информации, данное им в соответствии с настоящей Политикой в рамках отношений с одним из лиц, входящих, распространяется на все лица.
Использование Сайта означает безоговорочное согласие пользователя с настоящей Политикой и указанными в ней условиями обработки его персональной информации; в случае несогласия с этими условиями пользователь должен воздержаться от использования Сервисов.
1. Персональная информация пользователей, которую получает и обрабатывает Сайт
1.1. В рамках настоящей Политики под «персональной информацией пользователя» понимаются:
1.1.1. Персональная информация, которую пользователь предоставляет о себе самостоятельно заполнении форм обратной связи, включая персональные данные пользователя.
Обязательная для предоставления Сервисов (оказания услуг) информация помечена специальным образом. Иная информация предоставляется пользователем на его усмотрение.
1.1.2 Данные, которые автоматически передаются в процессе их использования с помощью установленного на устройстве пользователя программного обеспечения, в том числе IP — адрес, информация из cookie, информация о браузере пользователя (или иной программе, с помощью которой осуществляется доступ к Сервисам), время доступа, адрес запрашиваемой страницы.
1.2. Настоящая Политика применима только к Сайт . Сайт не контролирует и не несет ответственность за сайты третьих лиц, на которые пользователь может перейти по ссылкам, доступным на сайтах
Сайт, в том числе в результатах поиска. На таких сайтах у пользователя может собираться или запрашиваться иная персональная информация, а также могут совершаться иные действия.
1.3. Сайт в общем случае не проверяет достоверность персональной информации, предоставляемой пользователями, и не осуществляет контроль за их дееспособностью. Однако
Сайт исходит из того, что пользователь предоставляет достоверную и достаточную персональную информацию по вопросам, предлагаемым в форме регистрации, и поддерживает эту информацию в актуальном состоянии.
2. Цели сбора и обработки персональной информации пользователей
2.1. Сайт собирает и хранит только те персональные данные, которые необходимы для предоставления и оказания услуг (исполнения соглашений и договоров с пользователем).
2.2. Персональную информацию пользователя
Сайт может использовать в следующих целях:
2.2.1. Идентификация стороны в рамках соглашений и договоров с Сайт
2.2.2. Предоставление пользователю персонализированных услуг;
2.2.3. Связь с пользователем, в том числе направление уведомлений, запросов и информации, касающихся использования Сервисов, оказания услуг, а также обработка запросов и заявок от пользователя;
2.2.4. Улучшение качества, удобства их использования, разработка услуг;
2.2.5. Таргетирование рекламных материалов;
2.2.6. Проведение статистических и иных исследований на основе обезличенных данных.
3. Условия обработки персональной информации пользователя и её передачи третьим лицам
3.1. Сайт хранит персональную информацию пользователей в соответствии с внутренними регламентами конкретных сервисов.
3.2. В отношении персональной информации пользователя сохраняется ее конфиденциальность, кроме случаев добровольного предоставления пользователем информации о себе для общего доступа неограниченному кругу лиц.
При использовании отдельных Сервисов пользователь соглашается с тем, что определённая часть его персональной информации становится общедоступной.
3.3. Сайт вправе передать персональную информацию пользователя третьим лицам в следующих случаях:
3.3.1. Пользователь выразил свое согласие на такие действия;
3.3.2. Передача необходима в рамках использования пользователем определенного Сервиса либо для оказания услуги пользователю;
3.3.3. Передача предусмотрена российским или иным применимым законодательством в рамках установленной законодательством процедуры;
3.3.4. Такая передача происходит в рамках продажи или иной передачи бизнеса (полностью или в части), при этом к приобретателю переходят все обязательства по соблюдению условий настоящей Политики применительно к полученной им персональной информации;
3.3.5. В целях обеспечения возможности защиты прав и законных интересов Сайт или третьих лиц в случаях, когда пользователь нарушает Пользовательское соглашение сервисов Сайт.
3.4. При обработке персональных данных пользователей Сайт руководствуется Федеральным законом РФ «О персональных данных».
4. Изменение пользователем персональной информации
4.1. Пользователь может в любой момент изменить (обновить, дополнить) предоставленную им персональную информацию и ли её часть, а также параметры её конфиденциальности.
5. Меры, применяемые для защиты персональной информации пользователей
Сайт принимает необходимые и достаточные организационные и технические меры для защиты персональной информации пользователя от неправомерного или случайного доступа, уничтожения, изменения, блокирования, копирования, распространения, а также от иных неправомерных действий с ней третьих лиц.
6. Изменение Политики конфиденциальности. Применимое законодательство
6.1. Сайт имеет право вносить изменения в настоящую Политику конфиденциальности. При внесении изменений в актуальной редакции указывается дата последнего обновления. Новая редакция Политики вступает в силу с момента ее размещения, если иное не предусмотрено новой редакцией Политики.
6.2. К настоящей Политике и отношениям между пользователем и Сайт, возникающим в связи с применением Политики конфиденциальности, подлежит применению право Российской Федерации.
Копирование материалов запрещено, при согласованном использовании материалов сайта необходима ссылка на ресурс. Вся информация на сайте носит исключительно информационный характер и не является публичной офертой.
Источник: www.megaresearch.ru
