(function(e, x, pe, r, i, me, nt){ e[i]=e[i]||function(){(e[i].a=e[i].a||[]).push(arguments)}, me=x.createElement(pe),me.async=1,me.src=r,nt=x.getElementsByTagName(pe)[0],nt.parentNode.insertBefore(me,nt)}) (window, document, 'script', 'https://abt.s3.yandex.net/expjs/latest/exp.js', 'ymab'); ymab('metrika.69329197', 'init');
 
Большие данные, искусственный интеллект, финансовые технологии и машинное обучение
Мы вступили в эпоху больших данных (BigData). Камеры видеонаблюдения, информация о перелетах и переездах людей, истории болезней, транзакции, сотовая связь, покупки в магазинах — все это и многое другое формирует базы данных, которые постоянно пополняются и стремительно разрастаются.

Все эти данные — большая ценность, ресурс для анализа и прогнозов, пища для алгоритмов машинного обучения. Сегодня без них уже невозможно построить систему действительно с высокой точностью.
BigData-исследования находятся на стыке наиболее востребованных направлений, это, можно сказать, сердце междисциплинарных исследований. Здесь и искусственный интеллект, и машинное обучение, и нейронные сети на службе медицины, биологии, экономики, социологии, логистики, физики, генетики, финансов; а также сложные семантические алгоритмы для поиска информации в интернете и нестандартные подходы к обеспечению безопасности программно-аппаратной инфраструктуры. Это значит, что школьники с очень разными интересами смогут найти себя на этом направлении.

Один из примеров системы, которую можно сделать в рамках конкурса, — создать алгоритм, рекомендующий фильмы, музыку и литературу конкретному пользователю, на основе оценок, которые поставили другие пользователи этого сервиса. Алгоритм сравнивает их и делает предсказание, какую оценку фильму поставил бы этот пользователь, если бы его посмотрел. Алгоритм может использовать информацию с популярных сайтов, таких как «Кинопоиск», IMDB, Litres или «Википедия».
#информатика
#математика
Смотри видео об одном из проектов направления