Предиктивная аналитика в CRM

Как известно, под словом «аналитика» прячется многое. Но какое из множества ее направлений наиболее востребовано в CRM-системах? Встроенные инструменты предиктивной аналитики в low-code платформе

https://habr.com/ru/companies/bpmsoft/articles/908692/

#сквозная_аналитика #сквозная_функциональность #предиктивная_аналитика #предиктивные_технологии #предиктивное_обслуживание #аналитика_в_компании #аналитика_данных #прогнозирование #прогнозирование_спроса #crmтехнологии

Цифровой двойник: не просто копия, а твой персональный баг-репорт реального мира

Пока одни обсуждают метавселенные и ИИ, инженеры и разработчики уже строят цифровых двойников — виртуальных клонов реальных объектов, систем и людей. Эта статья — попытка разобраться без прикрас и с примерами, как устроена такая технология, какие инструменты сейчас в ходу, с чем сталкиваются разработчики, и где всё это реально применяется — от предсказания отказов турбин до мониторинга состояния коров в Новой Зеландии.

https://habr.com/ru/articles/901424/

#цифровой_двойник #симуляция #iot #предиктивная_аналитика #моделирование #kubernetes #python #графовые_базы_данных #scada #виртуализация

Государственные перевороты: бармалеи выпрыгивают как черти из табакерки. Не хотите, дети, в Африку сыграть?

На исторических данных за 1991-2019 год покажем, как можно "увидеть" и "выцепить" признаки переворота. С помощью машинного обучения и ансамблевых модели. Ансамбли (конечно, не музыкальные), как показывает практика, – более эффективны в таких делах, и самое главное - хорошо "тюнятся" и "чипуются". *Nota Bene (та Bene, что ни разу не гессерит). При всем негативном отношении к революциям, переворотам и прочим событиям в любой части мира, это – объективная реальность, которую можно не только изучать, но и предупреждать.

https://habr.com/ru/articles/853214/

#прогнозирование #прогнозы #машинное+обучение #предиктивная_аналитика #переворот #революции #кризис #инвестиции #политика #экономика

Предиктивная аналитика политических кризисов с помощью machine learning (на исторических данных)

Допустим, вы инвестор-финансист, покупающий государственные облигации банановой республики или акции компании по выращиванию и поставке бананов или даже правитель бананового рая – всегда необходимо учитывать не только финансовые, но и политические риски в развитии страны. Представим, что наша основная задача - оценить риски. Просто, цинично, в стиле real politic без всякой душеспасительности и ... котиков.

https://habr.com/ru/articles/852276/

#прогнозирование #прогноз #машинное+обучение #предиктивная_аналитика #революция #кризис #инвестиции #политика #политтехнологии #экономика

Предиктивная аналитика в промышленности: путь к повышению эффективности и снижению затрат

Предиктивная аналитика кардинально меняет подход к обслуживанию и управлению промышленным оборудованием. В условиях цифровой трансформации бизнеса, особенно в производственном секторе, она становится незаменимым элементом для повышения эффективности, минимизации простоев и снижения затрат. Рассмотрим, как предиктивная аналитика помогает промышленным компаниям достигать стратегических целей и что важно учитывать при её внедрении.

https://habr.com/ru/articles/848150/

#предиктивная_аналитика #прогноз_событий #повышение_эффективности #алгоритмы_машинного_обучения #улучшение_показателей #прогнозирование #предотвращение

Цифра в горном деле. Часть 1. Предиктивная аналитика на шламопроводах

Когда говоришь о крупном горнодобывающем предприятим, представляешь, что где-то глубоко под землей есть полезное ископаемое, которое выкапывают, поднимают на поверхность, как-то обрабатывают и везут в вагонах на другое предприятие. Если очень упрощать, то все верно, но это только вершина айсберга. Существует огромное количество вспомогательных, но от этого не менее важных процессов.

https://habr.com/ru/articles/846180/

#цифровая_трансформация #горнорудная_промышленность #горное_дело #обогащение #предиктивная_аналитика #датчики #монитринг #промышленность

[Перевод] Искусственный интеллект отслеживает природу мыслей

До мыслепреступлений, надеюсь, еще далеко, но в новаторском исследовании двое ученых, доктор Патрик Краусс и доктор Ахим Шиллинг из Группы когнитивной вычислительной нейронауки Университета имени Фридриха-Александра в Эрлангене-Нюрнберге (FAU), использовали искусственный интеллект для получения важных сведений о природе наших мыслей и точек возникновения их в нашем мозге. Это позволяет существенно изменить наше понимание мыслительных процессов и эмоций человека.

https://habr.com/ru/articles/842656/

#Мозг #искуственный_интеллект #мысли #чтение_мыслей #прогнозирование #эпилепсия #предиктивная_аналитика #предиктивные_технологии

Предсказание выбытия насосов или как я вошел в data science

Всем привет, меня зовут Богдан. В ML я начал свое посвящение осенью 2023 года и за этот год успел поработать над таким неоднозначным проектом как "Предсказание выбытия насосов". На данную тему на Хабре уже есть несколько статей, которые я в своё время нашел и опыт которых я пытался перенести в свой учебный big data пет проект :) ссылки на других ребят тут: ссылка 1 и ссылка 2 Хочу сказать что в данной статье не будет кода, она будет посвящена размышлениям, неудачам и иногда смешным попыткам решить данную проблему. Ну а также наверное где-то я буду кидать ссылки на совершенно разные вещи и немного похвастаюсь нашим финальным решением и тем, к чему меня привело участие во всем этом. Если вы хотите посмотреть на то как это реализовано под капотом, то добро пожаловать в репу на гитхабе Здесь расписано множество вещей, которые я успел попробовать пока работал над этой задачей в них входят как удачные решения, так и не очень.

https://habr.com/ru/articles/827242/

#машинное_обучение #автоэнкодер #добыча_нефти #machine_learning #нефть_и_газ #предиктивная_аналитика

[Перевод] Машинное обучение: мост между бизнесом и Data Science

Если последние несколько лет вы не жили на далёком острове без электричества и связи, то, вероятно, слышали о машинном обучении. Этот тренд было сложно не заметить. Каждый раз, когда мы говорим о беспилотных автомобилях, чат-ботах, AlphaGo или предиктивной аналитике, упоминается та или иная реализация машинного обучения. Хотя недостатка в историях и евангелистах нет, машинное обучение пока не стало в глазах бизнеса абсолютной необходимостью. В общественном восприятии применяемые в ML алгоритмы близки к научной фантастике, а подготовка конкретного плана внедрения ML по-прежнему остаётся высоким барьером. Цель этой статьи — практические ответы, а не подготовка видения или продвижение тренда. Мы поговорим о зонтичном термине data science , о взаимосвязи его отраслей, основных задачах, которые может решать машинное обучение, а также о том, как эти задачи можно перевести на язык бизнеса. Также мы обсудим основные решения, которые нужно принять при найме специалистов, и выделим сложности, которые нужно учесть заранее

https://habr.com/ru/articles/773660/

#Машинное_обучение #предиктивная_аналитика #data_science #большие_данные #искусственный_интеллект #классификация #кластерный_анализ #регрессия #найм_специалистов