Раньше по Reddit предсказывали цену биткоина, а сейчас научились измерять уровень тревоги и выявлять суицидальные настроения на ранних стадиях.
Telegraph
Ученые измерили уровень тревоги людей на карантине с помощью машинного обучения и портала Reddit
Команда исследователей из Массачусетского технологического института и Гарвардского университета использовала текстовый анализ и машинное обучение на материале обсуждений с портала Reddit, чтобы понять, как пандемия сказалась на общей тревожности и мыслях…
#новостинедели
в мире DataScience
🔹О том, как большие данные помогают бороться с расстройствами сна
https://amp.gs/W2TM
🔹Появилась нейросеть, способная изменять небо на видео. Выглядит красиво
https://amp.gs/W2T5
🔹О важности корректного обучения алгоритмов: один из таких, при оценке качества функционирования почек, занижал показатели чернокожим пациентам, отчего они оказывались в конце списка на трансплантацию. Каким образом вкралась такая ошибка:
https://amp.gs/W2TQ
🔹И еще одна нейросеть, но эта с точностью в 97% находит аневризмы сосудов мозга на снимках и трубит тревогу
https://amp.gs/W2Tc
в мире DataScience
🔹О том, как большие данные помогают бороться с расстройствами сна
https://amp.gs/W2TM
🔹Появилась нейросеть, способная изменять небо на видео. Выглядит красиво
https://amp.gs/W2T5
🔹О важности корректного обучения алгоритмов: один из таких, при оценке качества функционирования почек, занижал показатели чернокожим пациентам, отчего они оказывались в конце списка на трансплантацию. Каким образом вкралась такая ошибка:
https://amp.gs/W2TQ
🔹И еще одна нейросеть, но эта с точностью в 97% находит аневризмы сосудов мозга на снимках и трубит тревогу
https://amp.gs/W2Tc
💹Результаты наших октябрьских исследований вакансий дата-сайентист и аналитик данных на HH. Как мы это считали? Всё в нашем материале.
Хакеры — это необязательно злобные мошенники, взламывающие шифр Вернама, чтобы украсть из правительственного фонда 9,5 млрд. долларов
(или ваши фото из личной переписки).
Мы хотим рассказать вам, что такое этичный хакинг и чем может законно заниматься пентестер в России.
(или ваши фото из личной переписки).
Мы хотим рассказать вам, что такое этичный хакинг и чем может законно заниматься пентестер в России.
Хабр
Этичный хакинг: как взламывать системы и при этом зарабатывать легально
Кто такой хакер? Большинство людей, которые далеки от программирования, представляют перед собой злостного преступника, взламывающего системы безопасности банк...
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Применение игр много шире, чем обсуждают в СМИ😉
Игровое сообщество EVE Online принимает активное участие в борьбе с COVID-19.
Игровое сообщество EVE Online принимает активное участие в борьбе с COVID-19.
Беспилотные дроны выполняют все больше работы за человека.
Так и видим картину в каком-нибудь поле Рязанской области.
Идет старик, за ним дрон летит, с ведром наперевес, полным жуков.
- Это что, ты и собирать их за меня будешь?
- Бжжжж
- Может, ты и есть потом за меня будешь?
- Бжжжж
Так и видим картину в каком-нибудь поле Рязанской области.
Идет старик, за ним дрон летит, с ведром наперевес, полным жуков.
- Это что, ты и собирать их за меня будешь?
- Бжжжж
- Может, ты и есть потом за меня будешь?
- Бжжжж
Telegraph
Алгоритмы помогают фермерам искать вредителей и болезни растений
Химическая компания BASF и исследователи из испанской корпорации Tecnalia создали новую систему распознавания для беспилотников. Новое решение позволит автоматически находить и распознавать вредителей и болезни растений. Данные с полей собираются камерами…
Sony будет делать собственные беспилотники с ИИ (а не только «обвес» для них)
Умный беспилотник заказывали? Sony Corporation собирается делать оснащенные съемочной аппаратурой беспилотники для промышленных целей, индустрии развлечений и простых пользователей. Дроны под брендом Airpeak будут оснащены искусственным интеллектом и пригодятся кинооператорам, фотографам и блогерам.
Для разработки БПЛА будут использованы собственные технологии фиксации и обработки изображений: матрицы линейки Exmor (очень производительные сенсоры, дают высокое разрешение, хорошо снимают при слабой освещенности) и графические процессоры BIONZ (отвечают за уменьшение дифракции, шумоподавление, трекинг, компенсацию дрожания камеры). Количество ядер в чипах увеличится и новые алгоритмы позволят сделать ставку на вычислительную фотографию (это когда устройство дорисовывает и улучшает фотографию пользователя).
Sony ориентируется на применение Airpeak в промышленности и индустрии развлечений. Буквально вчера мы писали об использовании машинного обучения и беспилотников в сельском хозяйстве. Однако, если японские фотокамеры, которые вешают на БПЛА, успели себя зарекомендовать, то на рынке коптеров сейчас самые сильные игроки — из Китая. Даже таким ребятам как GoPro, чей бренд стал нарицательным для экшн-камер, конкуренция с ними оказалась не по зубам.
Sony не новичок в решениях для бизнеса — они хорошо развивают технологии картографирования местности. Но новый продукт ориентирован и на обычных пользователей. Возможно, японской компании помогут на рынке западные санкции в отношении Китая (вроде тех, от которых сейчас достается компании Huawei или производителям чипов. Но большего эффекта стоит ожидать от нового козыря разрабатываемого продукта — искусственного интеллекта, хотя еще не совсем понятно, в чем будет его функционал.
Умный беспилотник заказывали? Sony Corporation собирается делать оснащенные съемочной аппаратурой беспилотники для промышленных целей, индустрии развлечений и простых пользователей. Дроны под брендом Airpeak будут оснащены искусственным интеллектом и пригодятся кинооператорам, фотографам и блогерам.
Для разработки БПЛА будут использованы собственные технологии фиксации и обработки изображений: матрицы линейки Exmor (очень производительные сенсоры, дают высокое разрешение, хорошо снимают при слабой освещенности) и графические процессоры BIONZ (отвечают за уменьшение дифракции, шумоподавление, трекинг, компенсацию дрожания камеры). Количество ядер в чипах увеличится и новые алгоритмы позволят сделать ставку на вычислительную фотографию (это когда устройство дорисовывает и улучшает фотографию пользователя).
Sony ориентируется на применение Airpeak в промышленности и индустрии развлечений. Буквально вчера мы писали об использовании машинного обучения и беспилотников в сельском хозяйстве. Однако, если японские фотокамеры, которые вешают на БПЛА, успели себя зарекомендовать, то на рынке коптеров сейчас самые сильные игроки — из Китая. Даже таким ребятам как GoPro, чей бренд стал нарицательным для экшн-камер, конкуренция с ними оказалась не по зубам.
Sony не новичок в решениях для бизнеса — они хорошо развивают технологии картографирования местности. Но новый продукт ориентирован и на обычных пользователей. Возможно, японской компании помогут на рынке западные санкции в отношении Китая (вроде тех, от которых сейчас достается компании Huawei или производителям чипов. Но большего эффекта стоит ожидать от нового козыря разрабатываемого продукта — искусственного интеллекта, хотя еще не совсем понятно, в чем будет его функционал.
Еще один ресурс сбора личных, но обезличенных данных. На этот раз его открыл Ozon. Больше всего инструмент полезен исследователям рынка, но и пользователям будет полезно.
Telegraph
Ozon запустил открытую платформу для работы с большими данными
Кто ищет — не всегда найдет. Маркетплейс открыл инструмент OZON.OpenData, с помощью которого можно посмотреть, что и как покупают люди, а также какими запросами пользуются. Данные Ozon пригодятся продавцам для исследования рынка, а обычным пользователям дадут…
Мы расспросили одного из экспертов Data Science, как он пришел в профессию и что помогло ему достичь высокого уровня.
Валентин Малых, Senior Research Scientist в Huawei, занимается Research in Dialog Systems and around them.
❓Как вы пришли в профессию, какие первые шаги вы сделали для этого?
В то время, когда я заканчивал институт, бум data science ещё даже не начинался, это всё называлось Big Data, соответственно, я просто стал искать то, что мне кажется интересным, то, что мне подойдёт. Какое-то время я посвятил курсам, прошёл знаменитый курс Andrew Ng, про который многие слышали, на Курсере, могу сказать, что он хороший, но немного устаревший: программировать на матлабе — это тяжело, больно, никому не рекомендую, к тому же появились гораздо более современные курсы, в более доступной форме. Потом я пришёл на позицию джуна, занимался распознаванием изображений, сейчас всё это вылилось в самоуправляемые комбайны. Через некоторое время я понял, что хочу заниматься NLP, попал в Яндекс, потом во Вконтакте, сейчас работаю в Huawei.
❓Где получать полезную информацию?
Помогут курсы, видео, книги, я могу порекомендовать по моей области замечательную книжку Foundations of statistical NLP, в ней примерно 400 страниц, она содержит именно какие-то основные вещи, они немного устарели, лет на 15, но тем не менее они от этого не стали хуже, понимать их всё равно очень полезно. Появились хорошие образовательные курсы, и необходимо делать реальные проекты, на них лучше всего учиться.
❓Что нужно чтобы стать джуном, а потом сеньором?
Я бы сказал, что на самом деле от джуна не требуется много знаний, к нему приходят неструктурированные требования, много знаний — это вопрос как раз к эксперту. От джуна требуется понимание базовых вещей и упорство. В процессе работы джун освоит недостающие вещи, которых не было в курсе, потому что курсы не резиновые, туда нельзя включить всё, в них рассказывают только общие моменты. А дальше — да, чем выше по тропе идешь, тем больше нужно не только знаний именно в области DS или в предметной области, ещё каких-то технических знаний, нужны уже как раз навыки общения с людьми, умение договариваться, формулировать, это тоже очень важно, и в этом смысле data science совершенно не исключение, любой специалист рано или поздно к этому приходит.
Валентин Малых, Senior Research Scientist в Huawei, занимается Research in Dialog Systems and around them.
❓Как вы пришли в профессию, какие первые шаги вы сделали для этого?
В то время, когда я заканчивал институт, бум data science ещё даже не начинался, это всё называлось Big Data, соответственно, я просто стал искать то, что мне кажется интересным, то, что мне подойдёт. Какое-то время я посвятил курсам, прошёл знаменитый курс Andrew Ng, про который многие слышали, на Курсере, могу сказать, что он хороший, но немного устаревший: программировать на матлабе — это тяжело, больно, никому не рекомендую, к тому же появились гораздо более современные курсы, в более доступной форме. Потом я пришёл на позицию джуна, занимался распознаванием изображений, сейчас всё это вылилось в самоуправляемые комбайны. Через некоторое время я понял, что хочу заниматься NLP, попал в Яндекс, потом во Вконтакте, сейчас работаю в Huawei.
❓Где получать полезную информацию?
Помогут курсы, видео, книги, я могу порекомендовать по моей области замечательную книжку Foundations of statistical NLP, в ней примерно 400 страниц, она содержит именно какие-то основные вещи, они немного устарели, лет на 15, но тем не менее они от этого не стали хуже, понимать их всё равно очень полезно. Появились хорошие образовательные курсы, и необходимо делать реальные проекты, на них лучше всего учиться.
❓Что нужно чтобы стать джуном, а потом сеньором?
Я бы сказал, что на самом деле от джуна не требуется много знаний, к нему приходят неструктурированные требования, много знаний — это вопрос как раз к эксперту. От джуна требуется понимание базовых вещей и упорство. В процессе работы джун освоит недостающие вещи, которых не было в курсе, потому что курсы не резиновые, туда нельзя включить всё, в них рассказывают только общие моменты. А дальше — да, чем выше по тропе идешь, тем больше нужно не только знаний именно в области DS или в предметной области, ещё каких-то технических знаний, нужны уже как раз навыки общения с людьми, умение договариваться, формулировать, это тоже очень важно, и в этом смысле data science совершенно не исключение, любой специалист рано или поздно к этому приходит.
Госдума предлагает закрепить права на интеллектуальную собственность, созданную искусственным интеллектом, за разработчиками
В некоторых странах (например, в Китае) авторское право принадлежит самим ИИ. А где-то копирайт вообще не распространяется на «нечеловеческое» творчество.
Мнения представителей российского IT, правовых и креативных индустрий сильно разнятся: от одобрения решения, которое сможет исключить спорные ситуации и поможет бизнесу с управлением рисками, до признания такого подхода неуместным и вообще глупым.
Так или иначе, по сравнению с текущим определением собственника машины как владельца произведенной на ней интеллектуальной собственности, инициатива выглядит здраво. Однако, каким образом будет решаться вопрос охраны результатов деятельности ИИ, как плоды его работы будут отличать от человеческого творчества, какие определения для всех понятий, связанных с искусственным определениям вообще будут даны и в каких формулировках — неизвестно.
Пока речь идет только о правах, но что, если дальше пойдут обязанности: ваш ИИ напишет что-нибудь на стенке, а вам потом отвечать? Искусственный интеллект уже бывал виновником смертей (как это произошло в аварии с беспилотником Tesla), у самоуправляющихся авто Uber тоже не все гладко с соблюдением ПДД. Будет ли разработчик нести ответственность в таких ситуациях?
В случае с тесла-мобилем автопилот был оправдан и часть вины легла на человека, но не разработчика, а на водителя транспортного средства, у Uber имела место халатность инженеров и проблемы с контролем безопасности. Судебные разбирательства были очень непростыми, и каков мог быть соблазн свалить вину на ИИ так, чтобы ответственность, к примеру, не понес ни один “живой” участник инцидента?
🤔Кто должен нести ответственность за неправильно выписанные штрафы, отказы в выдаче кредитов, а может быть — в пересадке почки? Необходимость законодательно регулировать такие споры определенно есть, но для этого нужно решить очень, очень много вопросов, в том числе философского характера.
В некоторых странах (например, в Китае) авторское право принадлежит самим ИИ. А где-то копирайт вообще не распространяется на «нечеловеческое» творчество.
Мнения представителей российского IT, правовых и креативных индустрий сильно разнятся: от одобрения решения, которое сможет исключить спорные ситуации и поможет бизнесу с управлением рисками, до признания такого подхода неуместным и вообще глупым.
Так или иначе, по сравнению с текущим определением собственника машины как владельца произведенной на ней интеллектуальной собственности, инициатива выглядит здраво. Однако, каким образом будет решаться вопрос охраны результатов деятельности ИИ, как плоды его работы будут отличать от человеческого творчества, какие определения для всех понятий, связанных с искусственным определениям вообще будут даны и в каких формулировках — неизвестно.
Пока речь идет только о правах, но что, если дальше пойдут обязанности: ваш ИИ напишет что-нибудь на стенке, а вам потом отвечать? Искусственный интеллект уже бывал виновником смертей (как это произошло в аварии с беспилотником Tesla), у самоуправляющихся авто Uber тоже не все гладко с соблюдением ПДД. Будет ли разработчик нести ответственность в таких ситуациях?
В случае с тесла-мобилем автопилот был оправдан и часть вины легла на человека, но не разработчика, а на водителя транспортного средства, у Uber имела место халатность инженеров и проблемы с контролем безопасности. Судебные разбирательства были очень непростыми, и каков мог быть соблазн свалить вину на ИИ так, чтобы ответственность, к примеру, не понес ни один “живой” участник инцидента?
🤔Кто должен нести ответственность за неправильно выписанные штрафы, отказы в выдаче кредитов, а может быть — в пересадке почки? Необходимость законодательно регулировать такие споры определенно есть, но для этого нужно решить очень, очень много вопросов, в том числе философского характера.
✈️Два билета к лучшей жизни!
Что лучше — получить новую профессию или путешествовать? Лучше — всё сразу :) Объявляем улетную акцию, которая особенно актуальна для тех, кто:
🔹засиделся дома
🔹мечтает изменить свою жизнь
🔹хочет зарабатывать удаленно
До 30 ноября выберите одну из топовых профессий SkillFactory, Contented и Product LIVE со скидкой на сайте и получите промокод на 10 000 ₽ для покупки авиабилетов на KUPIBILET.RU
Кем стать и куда лететь — решаете только вы! Сделайте первый шаг к лучшей жизни, а мы поможем :)
Что лучше — получить новую профессию или путешествовать? Лучше — всё сразу :) Объявляем улетную акцию, которая особенно актуальна для тех, кто:
🔹засиделся дома
🔹мечтает изменить свою жизнь
🔹хочет зарабатывать удаленно
До 30 ноября выберите одну из топовых профессий SkillFactory, Contented и Product LIVE со скидкой на сайте и получите промокод на 10 000 ₽ для покупки авиабилетов на KUPIBILET.RU
Кем стать и куда лететь — решаете только вы! Сделайте первый шаг к лучшей жизни, а мы поможем :)
✈️Два билета к лучшей жизни!
Что лучше — получить новую профессию или путешествовать? Лучше — всё сразу :) Объявляем улетную акцию, которая особенно актуальна для тех, кто:
🔹засиделся дома
🔹мечтает изменить свою жизнь
🔹хочет зарабатывать удаленно
До 30 ноября выберите одну из топовых профессий SkillFactory, Contented и Product LIVE со скидкой на сайте и получите промокод на 10 000 ₽ для покупки авиабилетов на KUPIBILET.RU
Кем стать и куда лететь — решаете только вы! Сделайте первый шаг к лучшей жизни, а мы поможем :)
Что лучше — получить новую профессию или путешествовать? Лучше — всё сразу :) Объявляем улетную акцию, которая особенно актуальна для тех, кто:
🔹засиделся дома
🔹мечтает изменить свою жизнь
🔹хочет зарабатывать удаленно
До 30 ноября выберите одну из топовых профессий SkillFactory, Contented и Product LIVE со скидкой на сайте и получите промокод на 10 000 ₽ для покупки авиабилетов на KUPIBILET.RU
Кем стать и куда лететь — решаете только вы! Сделайте первый шаг к лучшей жизни, а мы поможем :)
Умный в гору не пойдёт, а поедет в объезд — по умной дороге. Такая уже есть в Московской области и по ней прокатился первый беспилотный грузовик.
EVO-1 — полностью российская разработка. На полном заряде электрического аккумулятора он проезжает 250 км, на водородном топливе — еще 650-750.
А вот без чего такой умный транспорт ездить не сможет — без умной дороги. Интеллектуальный сегмент ЦКАД, на котором была продемонстрирована готовность беспилотной платформы к эксплуатации, является частью одной большой системы коммуникаций V2X (Vehicle-to-Everything).
Весь транспорт, дорожная разметка, знаки, светофоры в системе V2X непрерывно обмениваются данными между собой. Это полезно не только для беспилотных авто: собирать и получать информацию смогут и обычные автомобили, более того, данные, невидимые для дорожных камер и радаров они смогут передавать прямо между собой.
Постоянное взаимодействие машин между собой предупредит аварийные ситуации на дороге, а собираемые данные будут использоваться для управления.
EVO-1 — полностью российская разработка. На полном заряде электрического аккумулятора он проезжает 250 км, на водородном топливе — еще 650-750.
А вот без чего такой умный транспорт ездить не сможет — без умной дороги. Интеллектуальный сегмент ЦКАД, на котором была продемонстрирована готовность беспилотной платформы к эксплуатации, является частью одной большой системы коммуникаций V2X (Vehicle-to-Everything).
Весь транспорт, дорожная разметка, знаки, светофоры в системе V2X непрерывно обмениваются данными между собой. Это полезно не только для беспилотных авто: собирать и получать информацию смогут и обычные автомобили, более того, данные, невидимые для дорожных камер и радаров они смогут передавать прямо между собой.
Постоянное взаимодействие машин между собой предупредит аварийные ситуации на дороге, а собираемые данные будут использоваться для управления.
Почему люди приходят в DataScience? Из каких профессий и где собираются потом работать?
Лучше всего об этом спрашивать непосредственно у тех, кто пришел учиться.
Мы поговорили со студентами магистратуры «Наука о данных» НИТУ МИСиС, организованной совместно с ZavtraOnline, подразделением SkillFactory по работе с вузами.
Лучше всего об этом спрашивать непосредственно у тех, кто пришел учиться.
Мы поговорили со студентами магистратуры «Наука о данных» НИТУ МИСиС, организованной совместно с ZavtraOnline, подразделением SkillFactory по работе с вузами.
Хабр
Откуда и зачем приходят в Data Science?
О Data Science говорят много, ведь это одна из самых востребованных и перспективных сфер. Из каких профессий люди приходят в Data Science, как они выбрали обучен...
Российская полиция хочет использовать искусственный интеллект для проведения расследований. По задумке, нейросети будут искать серийных убийц и создавать фотороботы.
Судя по всему, выявлять признаки серийных преступлений ИИ должен на основе их описаний, показаний свидетелей и других документов. Предположительно, для этого подойдет тот же набор признаков, который криминалисты используют при работе с документами вручную.
Внешность преступников искусственный интеллект должен устанавливать по найденному на месте преступлений биоматериалу. С рисунком сетчатки и отпечатками пальцев известно как работать, а вот можно ли восстановить внешность подозреваемого по ДНК — вопрос спорный. Одни специалисты полагают, что по генетическому материалу криминалисты уже сейчас могут с большой вероятность определить черты лица (но не его форму), цвет глаз, волос и кожи, другие считают такую связь недостаточно надежной.
Но это все только в планах. Помогать МВД воплощать мечты в реальность будет, скорее всего, АНО «Цифровая экономика». А вот мешать им будет отсутствие финансирования и национальной базы генетической информации. Последнюю в июне этого года президент РФ только-только поручил создать. Ее запуск обещан на 2024 год, законопроект о сборе данных с населения начал обсуждаться этой осенью.
Учитывая, что пока нет ни четкой формализации задач, ни тем более каких-либо деталей реализации, ждать роботов-сыщиков пока рано. А те, что уже существуют, например в США, часто играют роль «плохих копов», участвуя в аресте невиновных или предвзято относясь к цветным людям.
Судя по всему, выявлять признаки серийных преступлений ИИ должен на основе их описаний, показаний свидетелей и других документов. Предположительно, для этого подойдет тот же набор признаков, который криминалисты используют при работе с документами вручную.
Внешность преступников искусственный интеллект должен устанавливать по найденному на месте преступлений биоматериалу. С рисунком сетчатки и отпечатками пальцев известно как работать, а вот можно ли восстановить внешность подозреваемого по ДНК — вопрос спорный. Одни специалисты полагают, что по генетическому материалу криминалисты уже сейчас могут с большой вероятность определить черты лица (но не его форму), цвет глаз, волос и кожи, другие считают такую связь недостаточно надежной.
Но это все только в планах. Помогать МВД воплощать мечты в реальность будет, скорее всего, АНО «Цифровая экономика». А вот мешать им будет отсутствие финансирования и национальной базы генетической информации. Последнюю в июне этого года президент РФ только-только поручил создать. Ее запуск обещан на 2024 год, законопроект о сборе данных с населения начал обсуждаться этой осенью.
Учитывая, что пока нет ни четкой формализации задач, ни тем более каких-либо деталей реализации, ждать роботов-сыщиков пока рано. А те, что уже существуют, например в США, часто играют роль «плохих копов», участвуя в аресте невиновных или предвзято относясь к цветным людям.
Сколько раз в неделю вы упоминаете какой-нибудь термин, думая, что знаете его значение и суть?
Нам кажется, что «нейросети» могут быть потенциальным топ-1 в мире по этому показателю.
Видео, в котором ровно за десять минут объяснят главную суть.
#видеонедели
Нам кажется, что «нейросети» могут быть потенциальным топ-1 в мире по этому показателю.
Видео, в котором ровно за десять минут объяснят главную суть.
#видеонедели
◼️Черная пятница в SkillFactory◼️
Абсолютно все наши курсы со скидкой 50%
Время инвестировать в себя, а не в вещи😉
Выбирайте то, что вам по душе: Data Science, аналитика, GameDev, Product Management и многое другое.
Курсы со скидками здесь👈
Абсолютно все наши курсы со скидкой 50%
Время инвестировать в себя, а не в вещи😉
Выбирайте то, что вам по душе: Data Science, аналитика, GameDev, Product Management и многое другое.
Курсы со скидками здесь👈
skillfactory.ru
SkillFactory — Школа Data Science
Школа по работе с данными SkillFactory ★ SkillFactory: обучение Big Data, Data Science, Machine Learning, Data Engineering и AI ☎ +7 495 291-09-12
Студентам и школьникам большие данные помогают планировать обучение, а сотрудникам образовательных учреждений — работать с действительно заинтересованными учениками. Вот два свежих кейса:
1️⃣Томский политех (ТПУ) проведет приемную кампанию-2021, опираясь на результаты автоматизированного анализа анкет будущих студентов. Для того, чтобы выявить тренды или глубокие взаимосвязи, нужна информация за 5-7 лет. В Политехе пока ограничились двумя годами, собрав данные о географии поступающих, их баллах и конкурсе на места. Уже по ним можно судить о том, из каких регионов на какие специальности едут будущие студенты, где живут самые способные, где успешно прошла пиар-кампания вуза, какие дисциплины у абитуры или направления у университета просели.
В ТПУ рассчитывают, что сделанные выводы помогут им эффективнее спланировать прием в следующем году.
2️⃣ Католическая епархия Мейтленд-Ньюкасла (Австралия), использовав облако Microsoft Azure, создала систему аналитики и обработки данных 20000 учеников из своих 59 школ.
Прогнозная модель для предсказания личностного роста студентов уже в разработке. Ее атрибуты: информация об успеваемости и посещаемости классов, об учениках и учителях, история предыдущего образования учащихся и их социально-экономический статус за последние 50 лет. Разработчики рассчитывают с ее помощью выявлять скрытые таланты и отстающих, чтобы вовремя им посодействовать.
Заверяется, что все строго конфиденциально, подглядеть за одноклассником или коллегой не получится.
1️⃣Томский политех (ТПУ) проведет приемную кампанию-2021, опираясь на результаты автоматизированного анализа анкет будущих студентов. Для того, чтобы выявить тренды или глубокие взаимосвязи, нужна информация за 5-7 лет. В Политехе пока ограничились двумя годами, собрав данные о географии поступающих, их баллах и конкурсе на места. Уже по ним можно судить о том, из каких регионов на какие специальности едут будущие студенты, где живут самые способные, где успешно прошла пиар-кампания вуза, какие дисциплины у абитуры или направления у университета просели.
В ТПУ рассчитывают, что сделанные выводы помогут им эффективнее спланировать прием в следующем году.
2️⃣ Католическая епархия Мейтленд-Ньюкасла (Австралия), использовав облако Microsoft Azure, создала систему аналитики и обработки данных 20000 учеников из своих 59 школ.
Прогнозная модель для предсказания личностного роста студентов уже в разработке. Ее атрибуты: информация об успеваемости и посещаемости классов, об учениках и учителях, история предыдущего образования учащихся и их социально-экономический статус за последние 50 лет. Разработчики рассчитывают с ее помощью выявлять скрытые таланты и отстающих, чтобы вовремя им посодействовать.
Заверяется, что все строго конфиденциально, подглядеть за одноклассником или коллегой не получится.