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