Для Банка
Глобальные
- Реализовать проект глубокого машинного обучения, позволяющий создание искусственного интеллекта, который способен общаться с пользователями и отвечать на вопросы как живой человек.
- Внедрить проект в банк
- Получить положительный экономический эффект
Локальные
- Мониторинг прогресса проекта
- Проверка соответствия исследований задачам проекта
- Тестирование и внедрение промежуточных результатов в проектах
- Разработать и обновлять план интеграции результатов проекта
- Получить экономический эффект
- Следить за burn-rate
Для промышленности
Методы распознавания объектов в потоке
На примере поломок оборудования
1. Метод экспертных оценок
Проводится сбор и учет мнений квалифицированных специалистов относительно критериев выработки ресурса оборудования.
Показатели работы оборудования проходят проверку на соответствие выработанным экспертным правилам, на основании чего принимается решение о ремонте/замене.
2. Метод выявления статистических отклонений.
Все события/объекты в потоке дополнительно оцениваются на наличие необычных свойств.
Производится анализ статистики поломок оборудования. Фиксируются штатные и аномальные показатели работы.
3. Метод машинного обучения
Анализ показателей̆ работы оборудования в режиме реального времени и их сопоставление с базой данных о предшествующих поломках.
Архив собранных данных о работе оборудования ранее происходивших поломках регулярно пополняется актуальными данными.
Достоинства:
Выявление сложных, скрытых знаний и зависимостей̆ в работе оборудования, учет всех случаев поломки, возможность оценки точности работы моделей