После ввода модели машинного обучения в промышленную эксплуатацию часто наблюдается постепенное ухудшение ее точности. Данное явление известно как деградация модели или старение искусственного интеллекта. Оно обусловлено изменениями бизнес-процессов и генерируемых ими данных. В статье рассмотрены причины деградации моделей, возможные последствия, с...
30 марта 2026
Корреляционный анализ — мощный инструмент статистики и анализа данных, применяемый для выявления степени связи между переменными. Описаны принципы его работы, разновидности коэффициентов корреляции (Пирсона, Спирмена, Кендалла), особенности интерпретации результатов, а также распространенные ошибки. Уделено внимание практическому использованию мето...
15 января 2026
В интеллектуальном анализе данных увеличение числа переменных, используемых при построении моделей, обычно повышает их точность. Однако при этом может возникать эффект «проклятия размерности», который ухудшает работу моделей в многомерных пространствах. Обнаружение и снижение его влияния является актуальной задачей аналитики данных.
8 декабря 2025
Сегодня для продвижения продукции существует множество цифровых каналов, но они неравноценны в плане скорости и надежности доведения клиента до покупки. В связи с этим важно оценить их эффективность, чтобы выделить наиболее перспективные. Для этого разработана специальная технология, называемая маркетинговой атрибуцией.
17 июля 2025
В машинном обучении и статистике под многоклассовой понимают задачу классификации, в которой каждое наблюдение исходного набора данных требуется отнести более чем к двум классам. Она представляет собой наиболее общий случай классификации, с которым приходится сталкиваться в задачах анализа данных.
13 февраля 2025
PMML может быть эффективно использован для интеграции с low-code платформой Loginom, позволяя применять, читать и трансформировать модели. Рассмотрим процесс подготовки системы и установки всех необходимых зависимостей для работы с этим форматом.
3 февраля 2025
Прогнозирование событий с применением low-code платформы Loginom: кейс компании DатаРу Консалтинг. Изучим, как технологии машинного обучения могут разрабатывать точные и эффективные модели для предсказания рейтингов телевизионных программ.
20 июня 2024
Дрейф данных — понятие из машинного обучения, которое связано с изменением статистических распределений, зависимостей и закономерностей в данных, обрабатываемых ML-моделью, в процессе ее промышленной эксплуатации. Результатом дрейфа данных являются ухудшение качества бизнес-решений, принимаемых на основе результатов анализа, и связанные с этим поте...
14 августа 2023
Доклад Алексея Арустамова посвящен обсуждению возможностей применения решений на базе машинного обучения для автоматизации процессов выделения атрибутов из массивов неструктурированных или разноформатных описаний товарных позиций, используемых для формирования единого каталога НСИ.
9 марта 2023
Как с помощью машинного обучения анализировать геологические данные. Практический кейс компании «Норильскгеология».
28 апреля 2022
Миллионы людей по всему миру взаимодействуют с бизнесом с помощью текстовых сообщений. Если их два-три в день, то разбить сообщения по категориям сможет обычный менеджер или секретарь. Но если обращений гораздо больше, могут возникнуть определенные трудности. Разберем способы автоматизации этой работы.
17 февраля 2022
