Деньги любят техно. Сезон 5, эпизод 2: Где можно и где нельзя без ML в промышленности
Работа Data Science-специалистов в промышленных компаниях строится по своим правилам и требует специфических навыков: нужно не только любить математику, но и дружить с физикой и разбираться в технологии производства. Кроме того, работа DS-команд вплотную связана с людьми и процессами. Есть и особенности в работе с данными: всевозможные промышленные агрегаты оставляют огромный цифровой след в системах, и тем самым создают почву для внедрения ИИ-продуктов. При этом «все, что можно сделать без искусственного интеллекта, надо делать без искусственного интеллекта», – уверен гость выпуска, директор департамента технологий ИИ «Русала» Михаил Граденко.
Ищем сходства и различия в задачах DS-команд в финтехе и промышленности, обсуждаем проблемы и решения, выделяем главные направления развития ML в этих сферах.
Ведущие выпуска: Юлий Шамаев, начальник управления моделирования партнерств и ИТ-процессов ВТБ, и Марина Эфендиева, технологический обозреватель.
Таймкоды:
00:00 Интро
00:41 Представление ведущих и гостей
01:40 Процессы сбора данных и построения моделей в промышленности
03:43 Майндсет промышленных DS
04:30 Как понимать данные, с которыми нужно работать
05:30 Особенности задач на промышленных предприятиях и в финтехе
07:45 Сбор и представление данных
09:00 Обучение с подкреплением: насколько мы далеки от эры ИИ
11:44 Кто принимает решения — ИИ или человек
12:44 Что особенного у DS в промышленности
15:25 Эффекты и измеряемость результатов работы DS
17:20 Чего датасайентисты ждут от работы и что приносит удовлетворение
19:50 Большинство DS-проектов не взлетают: как к этому относиться
21:03 Какими интересными задачами может привлечь финтех и промышленность
24:47 Применение моделей, системные решения и Cloud Native парадигма
28:00 Роли и компетенции в команде
29:41 Организация процессов в области ML и валидация PoC
35:37 Менеджмент разработки цифровых продуктов с ИИ
41:07 Развитие ИИ-ассистентов и можно ли без них
42:52 Реальные задачи, хайп и культурная трансформация
46:10 Как подружить рекомендации модели и экспертизу людей
49:45 Доказательно-показательные проекты с удивительным эффектом
53:33 Итоги и выводы
Подкаст доступен в видео-версии на платформе VK Видео и на всех популярных аудио-платформах. Подпишитесь, чтобы поддержать нас и не пропустить новые эпизоды сезона Data Science.
1 view
1143
348
6 months ago 00:00:32 1
Аль Пачино о жене
6 months ago 00:18:15 1
Женщины доказали мэру Сыктывкара, что ЖКХ оплачено из бюджета Мэр признался!
6 months ago 00:10:19 1
ХООПОНОПОНО МЕДИТАЦИЯ ۞ ИЗМЕНЕНИЕ ПОДСОЗНАТЕЛЬНЫХ ПРОГРАММ
6 months ago 00:16:52 1
Тинь дал селлеру кредит 2.5% в месяц, а вышло 55% годовых. А так можно было??
6 months ago 01:32:19 1
Они стоят за всем! Посвящённый о реальных правителях нашего мира и создателях человека — Влад Фридом
6 months ago 00:07:27 1
Самая простая бытовка 5 на 2,5 своими руками. Пошаговая инструкция с комментариями
6 months ago 00:59:00 1
Warhammer Crime — The Wraithbone Phoenix | Былинный сказ | Часть 4 | Warhammer 40000
6 months ago 01:30:18 1
▶️ Во имя любви - Мелодрама | Фильмы и сериалы - Русские мелодрамы
6 months ago 00:10:45 1
Как ОБНАЛИЧИТЬ крипту в реальные деньги ? | меняем USDT на рубли и доллары
6 months ago 00:39:00 1
Александр Градский. Патологическая жадность знаменитого музыканта