 |
«Иннодата» и «ДатаКаталог» рассказали, как снизить стоимость внедрения и повысить эффективность ИИ-сервисов
Эксперты компаний «Иннодата» и «ДатаКаталог» рассказали в формате вебинара о том, как эффективно управлять качеством данных и жизненным циклом моделей машинного обучения для ускорения реализации бизнес-проектов с применением ИИ при совместном использовании решений Arenadata Catalog (ADC) и ML Фаб.
В мероприятии, состоявшемся 19 марта, приняли участие руководители компаний, директора по цифровой трансформации, руководители аналитических подразделений, владельцы Data-продуктов и ИИ-сервисов, для которых актуален вопрос минимизации затрат на реализацию и сопровождение ML-проектов и повышения их эффективности.
Артем Нестерчук, product owner Arenadata Catalog, рассказал об ADC и его основных компонентах, которые позволяют анализировать качество поступающих данных, управлять единой моделью данных в рамках всей компании, а также подготовить данные для использования в ML Фаб.
Руководитель направления Data Science компании «Иннодата» Александр Борисов представил концепцию D/MLOps, объединяющую инструменты управления качеством данных и средства автоматизации жизненного цикла ML-моделей, отметив технологические и бизнес-преимущества данного подхода, в числе которых повышение качества моделей и снижение time-to-market за счет быстрого поиска нужных данных и обмена результатами анализа.
Далее была проведена демонстрация применения концепции D/MLOps на базе продуктов Arenadata Catalog и ML Фаб. На примере компании – инновационного производителя газированных напитков эксперт продемонстрировал пошаговый процесс поиска необходимых данных специалистом Data Scientist и последующий анализ лабораторных данных о составе образцов, позволяющий получить ожидаемые оценки потребителей новых видов напитка до начала их продажи и выпуска на рынок.
«Единый подход к пониманию данных и моделей позволяет, по нашей оценке, в 5-7 раз снизить time-to-market, минимизировать затраты на реализацию и поддержку ML-проектов, уменьшать количество инцидентов, а также использовать накопленный опыт в дальнейшем развитии проекта», – подытожил Александр Борисов.
В конце вебинара эксперты ответили на вопросы участников, рассказали о планах развития продуктов и предложили желающим пройти бесплатный аудит процессов MLOps или провести более развернутую демонстрацию с учетом специфики индустрий.
Контактное лицо: Татьяна Плотникова, PR-директор
Компания: Иннодата
Добавлен: 22:30, 03.04.2024
Количество просмотров: 256
Страна: Россия
| Цифровая библиотека BIM-объектов «МЕКА» в Model Studio CS, АО «СИЭС Групп», 22:56, 21.07.2026, Россия977 |  |
| Как быстро найти нужные элементы МЕКА и собрать из них корректную кабельную трассу? На вебинаре CS Group покажем, как работать с базой данных кабеленесущих систем в Model Studio CS: искать лотки, крышки, консоли и соединители, формировать мини-каталог под типовые задачи и выполнять трассировку по заданному сечению. |
| ГИГАНТ — Компьютерные системы: о переходе на российское ПО, ГИГАНТ, 22:52, 21.07.2026, Россия880 |
| Алексей Колодка, директор по работе с государственными заказчиками компании «ГИГАНТ — Компьютерные системы» рассказал о ключевых тенденциях импортозамещения: почему компании переходят на отечественные решения, как меняется совокупная стоимость владения и какие проблемы остаются нерешенными. |
| UDV Group: заражение одного компьютера может привести к шифрованию сети, UDV Group, 22:51, 21.07.2026, Россия881 |
| Российский разработчик решений в области киберустойчивости UDV Group предупреждает о риске AsyncRAT для компаний. Троян удаленного доступа может стать не локальным заражением одного ПК, а точкой входа во внутреннюю сеть, кражи учетных данных и последующей атаки с шифрованием. |
|
|
