Книги
Сборник материалов конференции клуба исследователей больших данных Банка России
Книги
Сборник материалов конференции клуба исследователей больших данных Банка России
Сборник материалов конференции клуба исследователей больших данных Банка России. — Москва : Банк России, август 2022. — 63 с.: граф., цв. ил., рис., табл.. — Содержание : Машинное обучение в задачах классификации текстовых обращений. Современные подходы/ А. И. Копин; Методы автоматического определения качества ссуда на основе анализа профсуждений/ Р. Е. Слесарев, А. Ю. Боровко; Статистическая экспертиза манипулирования рынком/ И. С. Саутенков; Оценка байесовских моделей пространства состояний с использованием алгоритма метаобучения на искусственных данных/ С. М. Селезнев, Р. А. Хабибуллин; Применение методов машинного обучения без учителя для выявления нестандартных участников торгов и их клиентов/ Т. Ю. Смоленцева; Методы оценки близости текстов и практические применения/ В. И. Юферев; Использование данных ККТ для построения альтернативного ценового индекса/ П. П. Милютин, Т. А. Губских, Д. А. Долгов, С. М. Селезнев; Обзор задачи распознования именованных сущностей (NER)/ А. В. Щеглов; Технологии разработки чат-бота на основе FAQ стандартных вопросов/ В. И. Каширин; Основной подход к обработке больших данных/ П. В. Соловьев, И. В. Трусов; Подходы к систематизации и обработке больших объемов текстовых данных/ Р. С. Мамедов, С. И. Шапочников; Прогнозирование региональной инфляции с применением методов машинного обучения/ Д. В. Алдохин; Машиночитаемое право: текущие возможности и перспективы/ П. Л. Отоцкий, Н. А. Разин.
Аннотация
Перед Вами сборник материалов, представленных на первой конференции Клуба исследователей больших данных Банка России, прошедшей 25-26 ноября 2021 года в онлайн формате. Данная конференция была нацелена на освещение уже реализуемых в стенах Банка России инициатив, предполагающих применение методов искусственного интеллекта в задачах по анализу данных. При формировании программы конференции широко использовался опыт Клуба исследователей больших данных как внутреннего сообщества, объединяющего data scientist’oв Банка России. Контент конференции получился очень разноплановым: коллеги продемонстрировали статистические методы выявления аномалий в данных, широкий арсенал методов работы с текстовой информацией, методы работы с временными рядами, а также представили видение и взгляд на столь футуристическую технологию, как машиночитаемое право. Ключевая ценность данной конференции, на мой взгляд, заключается в том, что она показала наличие огромного количества сотрудников с сильными компетенциями в области Data Science с одной стороны, и наличие большого количества решаемых (и еще не решенных) задач с применением методов искусственного интеллекта, с другой. Это означает, что Банк России неотвратимо меняется в сторону цифровизации, делает это очень стремительно, естественно и эффективно исходя из реальных задач и потребностей, двигаясь в ногу со временем. Данные материалы будут полезны всем уровням сотрудников Банка России - от линейных исполнителей до топ-менеджмента.
-
УДК:004
Рекомендовано к ознакомлению
- 1. Гатман, А.Д. Разберись в Data Science / А. Д. Гатман, Д. Голдмейер. — Москва : Бомбора, 2023. — 303 с.. — (Мировой компьютерный бестселлер). — ISBN 978-5-04-174810-4.
- 2. Бенгфорт, Б. Прикладной анализ текстовых данных на Python / Б. Бенгфорт, Р. Билбро, Т. Охеда. — Санкт-Петербург : Питер, 2019. — 365 с.. — (Бестселлеры O'Reilly). — ISBN 978-5-4461-1153-4.
- 3. Эртель, В. Введение в искусственный интеллект / В. Эртель. — Москва : Эксмо, 2019. — 444 с.. — (Библиотека Сбербанка). — ISBN 978-5-04-108594-0.
- 4. Шумский, С.А. Машинный интеллект / С. А. Шумский. — Москва : Инфра-М, 2023. — 340 с.. — (Наука и практика). — ISBN 978-5-369-01832-3.
- 5. Харбанс, Р. Грокаем алгоритмы искусственного интеллекта / Р. Харбанс. — Санкт-Петербург : Питер, 2023. — 367 с.. — (Библиотека программиста). — ISBN 978-5-4461-2924-9.
- 6. Волосова, А.В. Технологии искусственного интеллекта в ULS-системах / А. В. Волосова. — Санкт-Петербург : Лань, 2022. — 308 с.. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-8114-8839-1.
- 7. Берман, К. Основы Python для Data Science / К. Берман. — Санкт-Петербург : Питер, 2023. — 268 с.. — (Библиотека программиста). — ISBN 978-5-4461-2251-6.
- 8. Алиев, М.М. Big Data: новые горизонты и вызовы для центральных банков / М. М. Алиев // Экономическая безопасность. — Москва, 2024 — N 10. — С.2585-2600.
- 9. Тадеусевич, Р. Архипелаг искусственного интеллекта / Р. Тадеусевич. — Москва : Горячая линия - Телеком, 2024. — 154 с.. — ISBN 978-5-9912-0984-7.
- 10. Гифт, Н. Прагматичный ИИ / Н. Гифт. — Санкт-Петербург : Питер, 2019. — 302 с.. — (Для профессионалов). — ISBN 978-5-4461-1061-2.
Отзывы читателей
0