8 (343) 344-28-88

Компания УГМК-Телеком, соответствуя современным требованиям цифровизации, внедряет в своей работе программы искусственного интеллекта.

Искусственный интеллект — свойство компьютеров обучаться на собственном опыте, адаптироваться к задаваемым параметрам и выполнять задачи, которые ранее были под силу только человеку. Благодаря этим технологиям, компьютеры можно «научить» выполнению определенных задач с помощью обработки большого объема данных и выявления в них закономерностей.

Искусственный интеллект и машинное обучение

Компания УГМК-Телеком в настоящее время работает с машинным обучением — методом анализа, основанные на байесовской теории, которые используются для распознавания шаблонов и обучения. В основе машинного обучения лежит набор алгоритмов, которые используют предоставленные данные для обучения и прогнозирования, оптимизируют функцию полезности в условиях неопределенности, распознают в данных скрытые структуры и классифицируют данные в кратком описании.

Машинное обучение часто применяется нами в тех случаях, когда использование точных программных алгоритмов не обеспечивает достаточной гибкости или неэффективно. Внедренная нами система машинного обучения анализирует входные данные для поиска шаблонов и создает статистический код (модель машинного обучения), который возвращает «правильный результат» на основании предыдущих входных данных (а также выходных данных в случае направляемого обучения).

Искусственный интеллект и машинное обучение

Компания УГМК-Телеком, соответствуя современным требованиям цифровизации, внедряет в своей работе программы искусственного интеллекта.

Искусственный интеллект — свойство компьютеров обучаться на собственном опыте, адаптироваться к задаваемым параметрам и выполнять задачи, которые ранее были под силу только человеку. Благодаря этим технологиям, компьютеры можно «научить» выполнению определенных задач с помощью обработки большого объема данных и выявления в них закономерностей.

Искусственный интеллект и машинное обучение

Компания УГМК-Телеком в настоящее время работает с машинным обучением — методом анализа, основанные на байесовской теории, которые используются для распознавания шаблонов и обучения. В основе машинного обучения лежит набор алгоритмов, которые используют предоставленные данные для обучения и прогнозирования, оптимизируют функцию полезности в условиях неопределенности, распознают в данных скрытые структуры и классифицируют данные в кратком описании.

Машинное обучение часто применяется нами в тех случаях, когда использование точных программных алгоритмов не обеспечивает достаточной гибкости или неэффективно. Внедренная нами система машинного обучения анализирует входные данные для поиска шаблонов и создает статистический код (модель машинного обучения), который возвращает «правильный результат» на основании предыдущих входных данных (а также выходных данных в случае направляемого обучения).

Оставить заявку

Пожалуйста, заполните поля ниже и мы свяжемся с вами в самое ближайшее время.
* — поля со звёздочкой обязательны для заполнения.