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
1415
442
2 months ago 00:01:00 1
Что значит «Быть Благодарным?»#духовность #психология #рекомендации #успех #саморазвитие #любовь
2 months ago 00:05:09 1
ЖИЗНЬ НАЧНЁТ МЕНЯТЬСЯ К ЛУЧШЕМУ!
2 months ago 01:01:58 1
Тайный смысл сказки о БУРАТИНО
2 months ago 00:01:01 1
🌈 НА КАКИХ УСЛУГАХ МОЖНО ХОРОШО ЗАРАБОТАТЬ ⭐ ПУТИ ЗАРАБОТКА В ИНТЕРНЕТЕ 🎯
2 months ago 00:47:50 1
Уроки на салфетках. Урок 5. Типы маркетинг планов в МЛМ.
2 months ago 00:37:43 1
Таппинг: Снижение тяги к алкоголю (Gene Monterastelli & Veronica Valli)
2 months ago 00:01:21 1
💣 Заработок дома с ребенком ⚫ Найти работу онлайн россия