В работе представлены алгоритмы глубокого обучения на основе искусственных нейронных сетей, позволяющий выявлять подозрительные сделки физических лиц - клиентов коммерческого банка. В качестве критериев подозрительности были взяты два из восьми критериев Банка России. Для обучения и тестирования алгоритма глубокого обучения был сгенерирован датасет из 10000 транзакций. Были разработаны и протестированы две разновидности нейронных сетей: полносвязная нейросеть и рекуррентная нейросеть, предназначенная для анализа последовательностей. Рекуррентная нейронная сеть показала хорошие результаты по метрикам качества модели Precision, Recall и Accuracy.
Процесс принятия решений подразумевает под собой необходимость учета множества факторов и ограничений, которые могут склонять решение в ту или иную сторону. При этом если решение принимает человек, то вполне вероятно, что может быть принято нерелевантное решение, которое способно привести к большим финансовым издержкам, т. к. человек может быть невнимателен, уставший или не обладать достаточной квалификацией. Сфера косметических ремонтов не является исключением. Более надежный вариант - использовать искусственный интеллект. Однако есть способ еще лучше обеспечить принятие релевантного решения - применение группового искусственного интеллекта, способного давать ответы «Не знаю». В данной статье представлены результаты исследования, доказывающие и демонстрирующие преимущество группы искусственных интеллектуальных акторов над единичными ИИ в вопросе принятия решений о проведении косметических ремонтов.
В последнее время искусственный интеллект (ИИ) стал весьма востребованным инструментом в модной индустрии. Технологии на основе ИИ помогают анализировать тренды и предсказывать будущие тенденции, сокращают время разработки новых коллекций, помогают разрабатывать новые принты и узоры, оптимизируют процесс кроя ткани, уменьшая отходы и ускоряя производство. Одна из ключевых тенденций - рост персонализации на основе ИИ. Современный потребитель требует не просто модную одежду, а продукт, адаптированный под его индивидуальные предпочтения. Интеллектуальные технологии способны решить эту задачу. В статье рассмотрен проект интеллектуальной системы, которая будет предоставлять персонализированные рекомендации модных образов, охарактеризованы основные потребности ключевых пользователей, составлен набор пользовательских историй, представлены основные AI/ML средства.
Применение искусственного интеллекта в автоматизации разработки веб-приложений является предметом активных исследований. В данной работе рассматриваются теоретические основы и практические возможности использования методов машинного обучения и других подходов искусственного интеллекта для автоматизации различных этапов разработки веб-приложений.