июль    2025

Пн	Вт	Ср	Чт	Пт	Сб	Вс
	1	2	3	4	5	6
7	8	9	10	11	12	13
14	15	16	17	18	19	20
21	22	23	24	25	26	27
28	29	30	31

показать все 

03.07.2025

ISBC и «Мострансавто»: как RFID-технологии меняют будущее общественного транспорта

Читать далее 

01.07.2025

Только треть компаний автоматизировали развитие сотрудников — остальные ограничились наймом и документооборотом

Читать далее 

01.07.2025

Исследование: лишь около 10% корпоративных систем поддерживают современную аутентификацию

Читать далее 

27.06.2025

«Социальный код» представил ИИ-тренажер для развития soft skills в корпоративной среде

Читать далее 

27.06.2025

Короткий век ИИ-агентов: 40% проектов не доживут до 2027 года

Читать далее 

показать все 

30.06.2025

Нет никакого развития современных технологий!

Читать далее 

30.06.2025

Людмила Сальникова: «Сегодня руководитель, который хочет быть успешным, иметь свой мощный репутационный капитал, просто обязан быть публичным. В цифровом мире неизвестность равносильна пустому месту»

Читать далее 

30.06.2025

Сергей Мисюра: «В техподдержке – 95% инцидентов уникальны по содержанию»

Читать далее 

26.06.2025

Я – Ваш ИИ-помощник

Читать далее 

26.06.2025

Новые технологии: зачем нам столько?

Читать далее 

18.04.2024

Как искусственный интеллект изменит экономику

Читать далее 

22.09.2023

Эпоха российской ориентации на Запад в сфере программного обеспечения завершилась

Читать далее 

22.09.2023

Сладкая жизнь

Читать далее 

22.09.2023

12 бизнес-концепций, которыми должны овладеть ИТ-руководители

Читать далее 

22.09.2023

Проще, чем кажется. Эталонная модель документооборота или краткое руководство по цифровой трансформации

Читать далее 

показать все 

Главная / Новости партнеров / Qrator Labs представила основные тренды в развитии машинного обучения и искусственного интеллекта в рамках Евразийского экономического форума

Qrator Labs, специализирующаяся на противодействии DDoS-атакам и обеспечении доступности интернет-ресурсов, приняла участие в Евразийском экономическом форуме, проходившем в Вероне с 25-26 октября 2018 года. В рамках крупнейшего евразийского мероприятия Qrator Labs обозначила ключевые направления использования технологий машинного обучения сегодня и в будущем

В ходе сессии форума «Новейшие технологии для промышленной революции: хайп и реальность» технический директор Qrator Labs Артем Гавриченков рассказал о том, в каких областях уже сегодня может использоваться искусственный интеллект и машинное обучение для решения реальных задач бизнеса.

Анализ собираемой информации — это ключ к улучшению показателей любого бизнеса. Машинное обучение сегодня успешно применяется для анализа большого объема данных, стабильных во времени. Технологии machine learning помогают с отслеживанием периодичности происходящих событий и с поиском аномалий в стабильных событиях. Так, для оператора связи основным бизнес-показателем является объём Интернет-трафика, и с помощью алгоритмов машинного обучения задача, например, поиска резких всплесков трафика решается достаточно просто.

Аналогичным образом может детектироваться большинство аномалий в любых бизнес-процессах, которые поддаются измерению. Для других типов бизнеса такими параметрами может быть число посетителей в единицу времени, количество покупок, заказанных доставок, оплаченных счетов, продемонстрированных рекламных объявлений, проведенных транзакций. Видов подобных данных очень много, что усложняет ручное отслеживание, но все они обычно легко поддаются автоматическому анализу, и при выявлении аномалий в тех или иных показателях система высылает оповещения ответственным специалистам компании. Таким образом, задачи построения бизнес-процессов на основе продвинутого анализа данных предприятия серьёзно упрощаются.

В сфере информационной безопасности машинное обучение используется для прогнозирования рисков, анализа характерных паттернов легитимного поведения с целью своевременного выявления подозрительных активностей. Злоумышленники также не отстают: они осваивают новые технологии для поиска уязвимостей на сайтах.

Стоит заметить, что машинное обучение не всегда может использоваться для анализа инцидентов ИБ, поскольку зачастую они происходят непредсказуемо и не столь часто, чтобы можно было собрать статистику, достаточную для обучения системы.

«Машинное обучение стало распространенным инструментом во многих сферах, где требуется интеллектуальный анализ данных. Однако machine learning отнюдь не является «чудом» – это лишь математика и алгоритмы, доступные, в том числе, бесплатно, а потому интерес бизнеса и прикладных программистов к этому наиболее успешному направлению искусственного интеллекта будет расти и дальше. Можно ожидать появление алгоритмов, основанных на машинном обучении, и в сети, и, в том числе, встроенных в сетевые подсистемы телефонов и браузеров. Вследствие этого в грядущем будущем робот станет полноценным гражданином сети, и задача отличения человека от машины при доступе к сайту потеряет всякий смысл. Концентрироваться придется уже на выявлении аномального поведения, которое может быть присуще как роботу, так и живому человеку», – комментирует Артем Гавриченков, технический директор Qrator Labs.

«Евразийский экономический форум является ключевым событием Большой Евразии, от Атлантики до Тихого океана, участие в котором традиционно принимают крупнейшие российские компании, итальянские корпорации, политические деятели. Это знаковая площадка для целого ряда бизнес-активностей, в том числе для нашей компании, активно присутствующей на европейском рынке. Италия для нас – это чрезвычайно плодотворный источник технологического партнерства ввиду активного развития академической среды в этой стране. Экономический форум в Вероне предоставил нам отличную возможность внести свой вклад в развитие индустрии и рассказать бизнесу о новых технологических разработках, приводящих к революционным изменениям не только в экономике, но и в повседневной жизни каждого человека», – отмечает основатель и генеральный директор Qrator Labs Александр Лямин.

В начало⇑

Комментарии отсутствуют

Комментарии могут отставлять только зарегистрированные пользователи