Статья рассказывает о важности автоматизации подготовки и преобразования данных для повышения эффективности машинного обучения. Рассматриваются ключевые этапы и их роль в аналитике.
Статья рассказывает, как большие языковые модели (LLM) повышают эффективность поиска с помощью технологии Retrieval-Augmented Generation (RAG). В ней показаны два подхода: программная реализация на Python с Llama 2 и FAISS и no-code решение через платформу Epsilon Workflow.
Большие языковые модели (LLM) помогают генерировать текст на основе вероятностей, но не могут обновлять свои знания. Технология Retrieval-Augmented Generation (RAG) решает эту проблему, предоставляя доступ к актуальным данным для более точных ответов.
Компании все чаще задумываются о внедрении генеративного искусственного интеллекта (GenAI), но не всегда знают, как эффективно начать этот процесс. В этой статье мы расскажем, как за несколько недель превратить идеи по использованию GenAI в работающие решения, которые помогут автоматизировать процессы и улучшить взаимодействие с клиентами.
Архитектура данных определяет, как управлять данными на всех этапах — от сбора и преобразования до хранения и использования. Это основа для работы с данными и приложениями искусственного интеллекта. В статье мы рассмотрим основные шаги и принципы, которые помогут создать современную архитектуру данных, обеспечивающую безопасность, доступность и оптимизацию потоков данных.
Конвейеры данных автоматизируют сбор и обработку информации, интегрируя данные из различных источников. Статья объясняет, как использовать ETL и ELT схемы, хранилища данных и озера данных для эффективного анализа.
Конференция Retail Show 2024 собрала ведущих экспертов в области ИТ для ритейла, обсуждая новейшие тенденции в геоаналитике и искусственном интеллекте. Узнайте больше о ключевых моментах и впечатлениях от мероприятия в нашей статье.
В статье рассматривается роль генеративного искусственного интеллекта в преобразовании пространственного анализа данных, демонстрируя его возможности на примере создания интерактивных карт с текстовыми описаниями. Описывается процесс использования генеративного ИИ, от подготовки данных до генерации и визуализации результатов
Электромобили становятся всё более популярными, что требует развития доступной зарядной инфраструктуры, роста количества и размера операторов пунктов зарядки. Статья подчёркивает важность анализа геоданных для определения оптимальных местоположений зарядных станций.
Data&AI 2024 удивила прекрасным составом участников — от министерств до технологических риэлторских компаний, и отличным набором тем вокруг прикладного применения больших данных в самых разных отраслях.
