Video

Новые узлы 9:12 RFM-анализ 15:30 Распознавания речи 21:41 Сравнение сущностей 26:22 Извлечение медицинских фактов 30:40 Условие Обновлённые узлы 38:27 Узлы-источники данных 39:17 Экспорт в папку 41:34 ИИ ассистент 52:29 Извлечение таблиц 56:29 Анонимизация сущностей 59:22 Извлечение сущностей 1:02:00 Извлечение сущностей с обучением 1:03:24 Классификация текстов 1:04:40 Интернет 1:07:48 Извлечение терминов 1:08:38 OCR 1:13:43 Диаграмма рассеяния 1:14:37 OLAP 1:15:39 Пузырьковая диаграмма 1:17:22 Иерархическая диаграмма (Treemap) 1:18:41 Отчеты

А как сделать такую табличку с пояснениями как в начале? Можно ли просто на в рабочей области оставлять подписи?

Анализ графов пропустил.

❤❤❤❤❤

Супер 👍🏻

Незаменимый инструмент для анализа данных.

Андрей, вы молодец! Выступление на высоком уррвне, Алматы, Казахстан

Забавное словосочетание Neuro language processing (16.7)))😄😄😄

Пол-видео почему-то чёрный экран.. Это ошибка?

Добрый день! Не могли бы вы выгрузить эти материалы на Рутуб?

Что за PDL? Это собственная разработка?

Здорово!

Не нашел демо, который был сделан для Минцифры о котором упомянули на 9-й минуте. 😞

было бы интересно посмотреть на некоторые инструменты, из предложенных Комиссаровым, для анализа "успешности(не)" инфобизнесменов/инфоцыган.

00:00:39 Что такое дата-центричный дизайн 00:08:00 Сервис "Цифровая модель компетенций" 00:11:01 Цифровой сервис "Data+ диагностика" 00:12:20 Работа с цифровым следом

00:00:02 Вступительное слово 00:01:08 Так что же такое Большие данные? 00:03:23 Регулирование доступа к Большим данных в разных странах 00:09:43 Внедрение отечественной системы гибридного обучения 00:10:46 Кейс: Рекрутинг абитуриентов на основе анализа социальных сетей 00:26:49 Кейс: Анализ мнений студентов о качестве образования в постпандемию в социальных сетях 00:37:34 Кейс: Оценка "Третьей миссии университета" 00:43:41 Проектирование образовательных программ на основе анализа данных рынка труда

Тайминг: 00:00:24 Приветственное слово Алексей Русских, генеральный директор Мегапьютер 00:07:49 Практические кейсы аналитики и автоматизации с помощью PolyAnalyst. Дмитрий Гольцов, Мегапьютер 00:49:28 Прикладные инструменты обработки и анализа неструктурированных данных в работе инспектора СП РФ. Роман Некрасов, Главный специалист, Счетная Палата РФ 01:36:23 Прогнозирование процентных ставок на основе оценки сентимента заявлений ЦБ РФ. Родион Ломиворотов, Старший экономист, Сбер КИБ. Евгений Нечепоренко, Исполнительный директор по исследованию данных, Сбербанк 02:08:56 Использование PolyAnalyst в задачах анализа текста. Опыт Электроэнергетического дивизиона Росатома. Константин Руденко, руководитель направления роботизации бизнес-процессов, Росэнергоатом, Консист-ОС

Тайминг: 0:00:05 вступление 0:01:58 краткая презентация Мегапьютер и PolyAnalyst 0:05:59 возможности PolyAnalyst в области машинного обучения 0:08:57 практический показ реализации цикла процедур MLOps в PolyAnalyst 0:41:18 обучение модели классификации и кластеризации документов 0:56:05 применение в PolyAnalyst внешней модели для распознавания изображений

мощно

Тайминг: 0:00:00 вступление 0:04:59 краткая презентация Мегапьютер и PolyAnalyst 0:25:17 сессия вопросов после презентации 0:35:02 демонстрация системы и инструментов ETL 1:20:22 заключительная сессия вопросов

Мощная команда у вас! Я думал, такое только в фантастических фильмах бывает

Очень понятно, спасибо

Спасибо

Амогус

Приглашаем в группу по методам машинного обучения и Data Science - без формул: vk.com/dm_azforus