Статьи

Применение алгоритмов машинного обучения и технологий Data Science позволяет бизнесу оптимизировать расходы и увеличить прибыль

Пилотные проекты, или проекты Proof of Concept (PoC), с ограниченным функционалом позволяют получать быстрые результаты и минимизировать риски ИИ проектов

Создание аналитических платформ для быстрого принятия решений, построения прогнозов и оптимизации процессов актуально для бизнесов различных отраслей – от ритейла до промышленных производств

19 апреля специалисты Beltel Datanomics и Yandex Cloud провели вебинар о возможностях и преимуществах облачных технологий для предприятий индустриального сектора

В настоящее время аналитические решения на основе искусственного интеллекта (AI) становятся все более востребованными в промышленности

На мероприятиях и во время индивидуальных консультаций мы отвечаем на множество вопросов. Решили поделиться ответами со всеми

Продолжаем цикл обзорных статей опроса McKinsey The state of AI in 2021, который был опубликован декабре 2021 года. В этой статье выделим основные способы снижения рисков проектов искусственного интеллекта

В этой статье расскажем, как промо активности влияют на спрос и как учесть эффект каннибализации при прогнозировании

В декабре 2021 года McKinsey опубликовал результаты глобального опроса The state of AI in 2021. Мы проанализировали опрос и составили перечень некоторых передовых подходов к созданию, развертыванию и оценке ИИ решений

Первый шаг к внедрению систем искусственного интеллекта — это сбор данных. Без данных невозможно построить и запустить модель в промышленную эксплуатацию. В статье обратим внимание читателей на часто возникающее узкое место при сборе данных

Для улучшения автозаказа одним из важнейших факторов является прогноз спроса. Одна из метрик, которую используют для оценки качества прогноза – среднеквадратичная ошибка (RMSE). Однако, у этой величины есть еще одно полезное применение, её используют для формирования страховых запасов

Автоматизация процесса заказа – очевидная потребность для продуктового ритейла с большим количеством номенклатур, которые могут исчисляться тысячами, а для федеральных сетей – десятками тысяч