Добро пожаловать в ТГ канал «Доступным языком о цифровизации» компании ОТВ.
В этом канале мы комментируем актуальные новости и события, публикуем исследования, мнения экспертов, разбираем кейсы, помогая лучше ориентироваться в турбулентном контексте, принимать эффективные управленческие решения и управлять рисками.
В этом канале мы комментируем актуальные новости и события, публикуем исследования, мнения экспертов, разбираем кейсы, помогая лучше ориентироваться в турбулентном контексте, принимать эффективные управленческие решения и управлять рисками.
ОТВ. Цифровизация - это просто pinned «Добро пожаловать в ТГ канал «Доступным языком о цифровизации» компании ОТВ. В этом канале мы комментируем актуальные новости и события, публикуем исследования, мнения экспертов, разбираем кейсы, помогая лучше ориентироваться в турбулентном контексте, принимать…»
Последнее время, вся чаще и чаще ИИ (Искусственный Интеллект) упоминается как некая «серебряная пуля» - универсальное решение, способное обеспечить успех практически в любой сфере деятельности.
Несколько дней назад, в газете Ведомости, нам попалась статья первого заместителя председателя правления «Сбера» Александра Ведяхина, «ИИ изменит способы управления бизнесом. Как не отстать в этой гонке?» Автор выделяет три этапа внедрения ИИ в бизнесе, рассматривая эту цифровую технологию как потенциальную замену живому труду. Если на первом этапе ИИ выступает в роли помощника, избавляющего сотрудника от рутинного труда, то пройдя этап «цифрового коллеги», ИИ будет, по мнению автора, «управлять всеми бизнес-процессами и технологическими системами».
На наш взгляд, подобное представление не совсем корректно, а бездумное «обожествление» технологии способно привести к весьма плачевным результатам. Сложилась опасная тенденция, когда противопоставляют целесообразную деятельности человека, затраты его умственной и физической энергии, направленных на создание материальных и духовных благ, все то, что любым экономистом понимается как «живой труд» и Искусственный Интеллект. Но последний – увы, не обладает сознанием, самосознанием и эмоциями как человек. Это лишь совокупность набора алгоритмов и данных для выполнения конкретных задач. ИИ, как и любая другая цифровая технология, так же как машина, станок в эпоху промышленной революции – это просто помощник, избавляющий от рутинного труда, от повторяющихся монотонных действий. Рутинный труд, характеризующийся повторяемостью, предсказуемостью процесса и его результата, как труд, не требующий принятия сложных и нестандартных решений – может быть стандартизован и поддается автоматизации. И это все.
Таким образом, не стоит рассматривать ИИ как нечто сверхъестественное – это всего лишь цифровая технология, эффект от внедрения в бизнес- деятельность организации может быть точно рассчитан и оценен, с такой же точностью, как и внедрение любой другой технологии. И не более того...
Владислав Сидевич
Дмитрий Гаврилов
Несколько дней назад, в газете Ведомости, нам попалась статья первого заместителя председателя правления «Сбера» Александра Ведяхина, «ИИ изменит способы управления бизнесом. Как не отстать в этой гонке?» Автор выделяет три этапа внедрения ИИ в бизнесе, рассматривая эту цифровую технологию как потенциальную замену живому труду. Если на первом этапе ИИ выступает в роли помощника, избавляющего сотрудника от рутинного труда, то пройдя этап «цифрового коллеги», ИИ будет, по мнению автора, «управлять всеми бизнес-процессами и технологическими системами».
На наш взгляд, подобное представление не совсем корректно, а бездумное «обожествление» технологии способно привести к весьма плачевным результатам. Сложилась опасная тенденция, когда противопоставляют целесообразную деятельности человека, затраты его умственной и физической энергии, направленных на создание материальных и духовных благ, все то, что любым экономистом понимается как «живой труд» и Искусственный Интеллект. Но последний – увы, не обладает сознанием, самосознанием и эмоциями как человек. Это лишь совокупность набора алгоритмов и данных для выполнения конкретных задач. ИИ, как и любая другая цифровая технология, так же как машина, станок в эпоху промышленной революции – это просто помощник, избавляющий от рутинного труда, от повторяющихся монотонных действий. Рутинный труд, характеризующийся повторяемостью, предсказуемостью процесса и его результата, как труд, не требующий принятия сложных и нестандартных решений – может быть стандартизован и поддается автоматизации. И это все.
Таким образом, не стоит рассматривать ИИ как нечто сверхъестественное – это всего лишь цифровая технология, эффект от внедрения в бизнес- деятельность организации может быть точно рассчитан и оценен, с такой же точностью, как и внедрение любой другой технологии. И не более того...
Владислав Сидевич
Дмитрий Гаврилов
👍2
Почему TCO (Total Cost of Ownership) не работает при выборе цифрового продукта?
Так уж сложилось, что большинство руководителей ИТ подразделений предприятий в процессе выбора ИТ продукта полагаются на оценку совокупной стоимости владения (TCO – Total Cost of Ownership). Для каждого из рассматриваемых к закупке и внедрению продуктов выполняется оценка как постоянных, так и переменных затрат, связанных с закупкой, эксплуатацией и завершением жизненного цикла ИТ решения. Разность между результатами расчетов пытаются представить как величину ожидаемого экономического эффекта от внедрения.
Но дело в том, что рассматриваемые продукты, как правило, схожи лишь в крайне узком наборе своих функциональных возможностей. Рассмотрим это на простом примере, когда предприятие делает выбор инструмента виртуализации и в лист сравнительной оценки стоимости владения попадают и средства промышленной виртуализации, и гипереконвергентная инфраструктура, и облачная платформа. Единственное, что объединяет эти продукты – крайне ограниченный набор функционала, который связан с виртуализацией вычислений.
Предприятие, взяв за эталон уже имеющийся продукт, формирует требования, упуская те функциональные и нефункциональные возможности, которые способны оказать действенное влияние на эффективность и производительность труда сотрудников предприятия в целом. Например, гиперконвергентная инфраструктура не требуют приобретения систем хранения данных под виртуализацию, а облачные платформы способны обеспечить высокий уровень автоматизации рутинных процессов предприятия, связанных с управлением не только инфраструктурой, но и с жизненным циклом прикладных решений.
Единственно правильный путь в подобной ситуации – выбор продукта или технологии через оценку экономического эффекта…
Владислав Сидевич
Дмитрий Гаврилов
Так уж сложилось, что большинство руководителей ИТ подразделений предприятий в процессе выбора ИТ продукта полагаются на оценку совокупной стоимости владения (TCO – Total Cost of Ownership). Для каждого из рассматриваемых к закупке и внедрению продуктов выполняется оценка как постоянных, так и переменных затрат, связанных с закупкой, эксплуатацией и завершением жизненного цикла ИТ решения. Разность между результатами расчетов пытаются представить как величину ожидаемого экономического эффекта от внедрения.
Но дело в том, что рассматриваемые продукты, как правило, схожи лишь в крайне узком наборе своих функциональных возможностей. Рассмотрим это на простом примере, когда предприятие делает выбор инструмента виртуализации и в лист сравнительной оценки стоимости владения попадают и средства промышленной виртуализации, и гипереконвергентная инфраструктура, и облачная платформа. Единственное, что объединяет эти продукты – крайне ограниченный набор функционала, который связан с виртуализацией вычислений.
Предприятие, взяв за эталон уже имеющийся продукт, формирует требования, упуская те функциональные и нефункциональные возможности, которые способны оказать действенное влияние на эффективность и производительность труда сотрудников предприятия в целом. Например, гиперконвергентная инфраструктура не требуют приобретения систем хранения данных под виртуализацию, а облачные платформы способны обеспечить высокий уровень автоматизации рутинных процессов предприятия, связанных с управлением не только инфраструктурой, но и с жизненным циклом прикладных решений.
Единственно правильный путь в подобной ситуации – выбор продукта или технологии через оценку экономического эффекта…
Владислав Сидевич
Дмитрий Гаврилов
👍2🔥1
В последнее время мы стали всё больше замечать, что в инфопространстве ИИ приписываются свойства, которыми он не обладает. Например, генеративный ИИ воспринимают как волшебную палочку: «Вжух! И готово». Но недавнее отрезвляющее исследование MIT (https://trends.rbc.ru/trends/industry/68a584229a7947390e1448c1) показало, что только 5% пилотных проектов приводят к росту выручки, остальные – продолжают находиться на стадии песочницы и экспериментирования. В этом смысле старый добрый data-driven подход звучит куда более реалистичнее. С одной стороны этот подход говорит о важности придания озерам данных определенной структуры (и здесь ML и BDA инструменты конечно же очень сильно помогают), но с другой стороны этот же подход требует наличия выстроенных внутренних процессов, по которым данные перемещаются. От одной отрасли к другой набор этих процессов будет отличаться. Возникает так называемая отраслевая специфика, понимание которой может серьезно повысить качество и скорость претворения цифровизации в жизнь.
Начнем с розничной торговли. Основными проблемами, с которыми сталкивается российский ритейл сегодня, являются:
• Снижение доходов в т.ч. из-за снижения покупательской способности, изменения потребительского поведения, конкуренции с маркетплейсами;
• Рост расходов в т.ч. из-за проблем с кадрами и логистикой, ростом налоговой нагрузки и стоимости капитала.
Попробуем в ближайшее время рассмотреть подробнее как цифровизация помогает с этими проблемами справляться.
Владислав Сидевич
Дмитрий Гаврилов
Начнем с розничной торговли. Основными проблемами, с которыми сталкивается российский ритейл сегодня, являются:
• Снижение доходов в т.ч. из-за снижения покупательской способности, изменения потребительского поведения, конкуренции с маркетплейсами;
• Рост расходов в т.ч. из-за проблем с кадрами и логистикой, ростом налоговой нагрузки и стоимости капитала.
Попробуем в ближайшее время рассмотреть подробнее как цифровизация помогает с этими проблемами справляться.
Владислав Сидевич
Дмитрий Гаврилов
РБК Тренды
MIT: 95% пилотных проектов по генеративному ИИ в компаниях проваливаются
Согласно новому исследованию MIT, подавляющее большинство корпоративных пилотных внедрений генеративного ИИ не приносят компании ощутимой прибыли
🔥2👍1
ОТВ. Цифровизация - это просто
Попробуем в ближайшее время рассмотреть подробнее как цифровизация помогает с этими проблемами справляться.
Начнем с прогнозирования спроса.
В ритейле, FMCG, логистике и энергетике точный прогноз спроса уже перестал быть «nice to have» и превратился в базовый элемент операционной эффективности. Современные модели на базе нейросетей‑трансформеров позволяют не просто предсказывать продажи, но и управлять денежным потоком, запасами и ценообразованием в едином контуре.
Одна из самых интересных архитектур для временных рядов сейчас – Temporal Fusion Transformer (TFT), сочетающая трансформеры, рекуррентные слои и механизм внимания. Такая модель «переваривает» одновременно исторические данные, календарь, промо, цены, региональные особенности, погоду и макрофакторы, а на выходе дает не точку, а интервальный прогноз с оценкой неопределенности.
Ключевые эффекты для бизнеса:
- более точное планирование ассортимента по магазинам, регионам и сезонам;
- динамическое ценообразование с учетом промо‑усталости клиента и действий конкурентов;
- лучшее планирование акций и скидок с фокусом на маржу, а не только на оборот.
За счет интерпретируемости TFT можно явно увидеть, какие факторы тянут прогноз вверх или вниз, а не полагаться на «черный ящик». Это особенно важно для производственных и энергетических компаний, где на основе прогноза принимаются решения о запуске мощностей, закупках сырья и инвестициях в инфраструктуру.
Технологически такие решения масштабируются как в формате SaaS, так и при установке в контур клиента (корпоративное облако или on‑premise), но для обучения нужна серьезная GPU‑инфраструктура уровня Nvidia A100. Для крупного бизнеса это уже не эксперимент с data science, а инструмент, который напрямую влияет на P&L за счет снижения потерь, оптимизации логистики и повышения доступности товара на полке.
Владислав Сидевич
Дмитрий Гаврилов
В ритейле, FMCG, логистике и энергетике точный прогноз спроса уже перестал быть «nice to have» и превратился в базовый элемент операционной эффективности. Современные модели на базе нейросетей‑трансформеров позволяют не просто предсказывать продажи, но и управлять денежным потоком, запасами и ценообразованием в едином контуре.
Одна из самых интересных архитектур для временных рядов сейчас – Temporal Fusion Transformer (TFT), сочетающая трансформеры, рекуррентные слои и механизм внимания. Такая модель «переваривает» одновременно исторические данные, календарь, промо, цены, региональные особенности, погоду и макрофакторы, а на выходе дает не точку, а интервальный прогноз с оценкой неопределенности.
Ключевые эффекты для бизнеса:
- более точное планирование ассортимента по магазинам, регионам и сезонам;
- динамическое ценообразование с учетом промо‑усталости клиента и действий конкурентов;
- лучшее планирование акций и скидок с фокусом на маржу, а не только на оборот.
За счет интерпретируемости TFT можно явно увидеть, какие факторы тянут прогноз вверх или вниз, а не полагаться на «черный ящик». Это особенно важно для производственных и энергетических компаний, где на основе прогноза принимаются решения о запуске мощностей, закупках сырья и инвестициях в инфраструктуру.
Технологически такие решения масштабируются как в формате SaaS, так и при установке в контур клиента (корпоративное облако или on‑premise), но для обучения нужна серьезная GPU‑инфраструктура уровня Nvidia A100. Для крупного бизнеса это уже не эксперимент с data science, а инструмент, который напрямую влияет на P&L за счет снижения потерь, оптимизации логистики и повышения доступности товара на полке.
Владислав Сидевич
Дмитрий Гаврилов
👍1🔥1
📈 Точный прогноз спроса – ключ к прибыли в ритейле и не только!
Вчера мы говорили о Temporal Fusion Transformer (TFT) и его возможностях в прогнозировании спроса. И это действительно прорыв! Но давайте перейдем от теории к практике: как внедрение TFT влияет на бизнес-показатели?
Как показывает опыт компаний, которые уже внедрили TFT:
💰 Снижение излишков запасов на 15-20%: Забудьте о просроченных товарах и списаниях! Точный прогноз позволяет оптимизировать уровень запасов и высвободить ценные ресурсы.
🚀 Увеличение маржи на 5-10%: Динамическое ценообразование и грамотно спланированные промоакции – это прямой путь к увеличению прибыли. TFT помогает принимать взвешенные решения, учитывая промо-усталость клиентов и действия конкурентов.
✅ Повышение доступности товара на полке: Клиенты довольны, когда нужный товар всегда есть в наличии. Точное планирование поставок гарантирует это!
В цифрах: Внедрение TFT – это не просто технологический эксперимент, а инвестиция с ощутимым ROI. Это снижение издержек, увеличение прибыли и повышение лояльности клиентов.
Хотите узнать больше о том, как TFT может помочь вашему бизнесу? Пишите в комментариях! 👇
#прогнозирование #ритейл #логистика #AI #TFT #бизнес #аналитика #ROI
Вчера мы говорили о Temporal Fusion Transformer (TFT) и его возможностях в прогнозировании спроса. И это действительно прорыв! Но давайте перейдем от теории к практике: как внедрение TFT влияет на бизнес-показатели?
Как показывает опыт компаний, которые уже внедрили TFT:
💰 Снижение излишков запасов на 15-20%: Забудьте о просроченных товарах и списаниях! Точный прогноз позволяет оптимизировать уровень запасов и высвободить ценные ресурсы.
🚀 Увеличение маржи на 5-10%: Динамическое ценообразование и грамотно спланированные промоакции – это прямой путь к увеличению прибыли. TFT помогает принимать взвешенные решения, учитывая промо-усталость клиентов и действия конкурентов.
✅ Повышение доступности товара на полке: Клиенты довольны, когда нужный товар всегда есть в наличии. Точное планирование поставок гарантирует это!
В цифрах: Внедрение TFT – это не просто технологический эксперимент, а инвестиция с ощутимым ROI. Это снижение издержек, увеличение прибыли и повышение лояльности клиентов.
Хотите узнать больше о том, как TFT может помочь вашему бизнесу? Пишите в комментариях! 👇
#прогнозирование #ритейл #логистика #AI #TFT #бизнес #аналитика #ROI
🤔 Поступил вопрос из "зала" - что же всё таки такое этот Temporal Fusion Transformer (TFT) и почему он так крут?
TFT – это алгоритм глубокого обучения на основе трансформеров, который отлично справляется с прогнозированием сложных временных рядов.
Как это работает? Ученые сравнили TFT с другими передовыми моделями (DeepAR, N-Beats, NHITS) и классическим методом ARIMA на реальных данных продаж турецкого ритейлера.
Результат? TFT значительно превзошел все остальные алгоритмы и показал отличные результаты даже на относительно небольшом объеме данных!
В общем, TFT – это мощный инструмент для прогнозирования спроса, который может помочь ритейлерам принимать более обоснованные решения и повышать эффективность бизнеса.
#прогнозирование #AI #TFT #машинноеобучение #ритейл #данные
TFT – это алгоритм глубокого обучения на основе трансформеров, который отлично справляется с прогнозированием сложных временных рядов.
Как это работает? Ученые сравнили TFT с другими передовыми моделями (DeepAR, N-Beats, NHITS) и классическим методом ARIMA на реальных данных продаж турецкого ритейлера.
Результат? TFT значительно превзошел все остальные алгоритмы и показал отличные результаты даже на относительно небольшом объеме данных!
В общем, TFT – это мощный инструмент для прогнозирования спроса, который может помочь ритейлерам принимать более обоснованные решения и повышать эффективность бизнеса.
#прогнозирование #AI #TFT #машинноеобучение #ритейл #данные
Умные данные – умный прогноз: как автоматизировать сбор и обработку информации?
В современном ритейле, где конкуренция растет с каждым днем, а ожидания покупателей становятся все выше, точность прогнозирования играет ключевую роль. И здесь на помощь приходит Feature Engineering – искусство создания новых признаков из имеющихся данных, которые позволяют моделям машинного обучения работать эффективнее и выдавать более точные прогнозы.
Но что такое Feature Engineering на практике? Это процесс трансформации сырых данных в информацию, которую можно использовать для обучения моделей. Например, из даты покупки можно получить день недели, месяц или сезон – признаки, которые могут значительно улучшить точность прогноза спроса.
Проблема в том, что традиционный Feature Engineering – это трудоемкий и дорогостоящий процесс. Он требует глубоких знаний предметной области, а также навыков работы с данными. Зависимость от экспертов делает этот процесс медленным и не всегда масштабируемым.
К счастью, технологии развиваются стремительно! И вот несколько перспективных направлений, которые помогут упростить и автоматизировать этот процесс:
Автоматическое извлечение признаков: Современные инструменты позволяют автоматически генерировать новые признаки на основе имеющихся данных, используя различные алгоритмы и методы.
Машинное обучение для выбора признаков: Алгоритмы машинного обучения могут анализировать данные и выбирать наиболее релевантные признаки для построения моделей, избавляя от необходимости ручного выбора.
Интеграция с инструментами AutoML: Платформы автоматизированного машинного обучения (AutoML) позволяют полностью автоматизировать процесс построения моделей, включая Feature Engineering.
А теперь вопрос к вам: Какие инструменты автоматизации машинного обучения вы используете в своей работе? Поделитесь своим опытом в комментариях! #цифровизация #ритейл #машинноеобучение #автоматизация #featureengineering #аналитикаданных
В современном ритейле, где конкуренция растет с каждым днем, а ожидания покупателей становятся все выше, точность прогнозирования играет ключевую роль. И здесь на помощь приходит Feature Engineering – искусство создания новых признаков из имеющихся данных, которые позволяют моделям машинного обучения работать эффективнее и выдавать более точные прогнозы.
Но что такое Feature Engineering на практике? Это процесс трансформации сырых данных в информацию, которую можно использовать для обучения моделей. Например, из даты покупки можно получить день недели, месяц или сезон – признаки, которые могут значительно улучшить точность прогноза спроса.
Проблема в том, что традиционный Feature Engineering – это трудоемкий и дорогостоящий процесс. Он требует глубоких знаний предметной области, а также навыков работы с данными. Зависимость от экспертов делает этот процесс медленным и не всегда масштабируемым.
К счастью, технологии развиваются стремительно! И вот несколько перспективных направлений, которые помогут упростить и автоматизировать этот процесс:
Автоматическое извлечение признаков: Современные инструменты позволяют автоматически генерировать новые признаки на основе имеющихся данных, используя различные алгоритмы и методы.
Машинное обучение для выбора признаков: Алгоритмы машинного обучения могут анализировать данные и выбирать наиболее релевантные признаки для построения моделей, избавляя от необходимости ручного выбора.
Интеграция с инструментами AutoML: Платформы автоматизированного машинного обучения (AutoML) позволяют полностью автоматизировать процесс построения моделей, включая Feature Engineering.
А теперь вопрос к вам: Какие инструменты автоматизации машинного обучения вы используете в своей работе? Поделитесь своим опытом в комментариях! #цифровизация #ритейл #машинноеобучение #автоматизация #featureengineering #аналитикаданных
🔥1🙏1
## Прогноз + ERP + WMS: как объединить все данные в единую систему? 🚀
Прогнозирование спроса – это уже не просто анализ исторических продаж. Чтобы получить действительно точные и полезные прогнозы, нужно подключать к процессу максимум информации!
Именно поэтому интеграция с другими системами – ERP (Enterprise Resource Planning), WMS (Warehouse Management System) и CRM (Customer Relationship Management) – становится ключевым фактором успеха.
Что дает объединение данных?
* 📈 Более точные прогнозы: Учитывая данные о поставках, остатках на складе и активности клиентов, мы можем предсказывать спрос гораздо эффективнее.
* ⚙️ Автоматизация планирования: Интеграция позволяет автоматизировать процессы заказа товаров, оптимизации складских запасов и планирования производства.
* 🤝 Улучшение взаимодействия: Все отделы компании (продажи, маркетинг, логистика) получают доступ к единой картине спроса и могут работать слаженно.
Какие технологии помогут в этом?
* 💻 API-интеграция: Самый распространенный способ обмена данными между системами.
* 📦 Платформы для интеграции данных (например, Apache Kafka): Обеспечивают надежный и масштабируемый обмен данными в реальном времени.
А вы как решаете задачу интеграции данных для прогнозирования спроса? Какие инструменты и подходы используете? Делитесь опытом в комментариях! 👇
#прогнозирование #аналитикаданных #ERP #WMS #CRM #интеграция #автоматизация #бизнес
Прогнозирование спроса – это уже не просто анализ исторических продаж. Чтобы получить действительно точные и полезные прогнозы, нужно подключать к процессу максимум информации!
Именно поэтому интеграция с другими системами – ERP (Enterprise Resource Planning), WMS (Warehouse Management System) и CRM (Customer Relationship Management) – становится ключевым фактором успеха.
Что дает объединение данных?
* 📈 Более точные прогнозы: Учитывая данные о поставках, остатках на складе и активности клиентов, мы можем предсказывать спрос гораздо эффективнее.
* ⚙️ Автоматизация планирования: Интеграция позволяет автоматизировать процессы заказа товаров, оптимизации складских запасов и планирования производства.
* 🤝 Улучшение взаимодействия: Все отделы компании (продажи, маркетинг, логистика) получают доступ к единой картине спроса и могут работать слаженно.
Какие технологии помогут в этом?
* 💻 API-интеграция: Самый распространенный способ обмена данными между системами.
* 📦 Платформы для интеграции данных (например, Apache Kafka): Обеспечивают надежный и масштабируемый обмен данными в реальном времени.
А вы как решаете задачу интеграции данных для прогнозирования спроса? Какие инструменты и подходы используете? Делитесь опытом в комментариях! 👇
#прогнозирование #аналитикаданных #ERP #WMS #CRM #интеграция #автоматизация #бизнес
🔥2
## Цифровизация: Больше, чем просто технологии 🚀
Привет всем! Сегодня поговорим о цифровизации – теме, которая сейчас на слуху у всех. Но что же это такое на самом деле? Многие думают, что это просто внедрение новых программ или гаджетов. А вот и нет!
Цифровизация – это гораздо больше, чем просто набор технологий. Это фундаментальная трансформация бизнеса и процессов, направленная на достижение конкретных целей.
По сути, цифровизация – это внедрение информационных технологий (ИТ) для решения как минимум трех ключевых задач:
* Повышение производительности / эффективности / продуктивности труда: Автоматизация рутинных операций, оптимизация рабочих процессов и использование инструментов для совместной работы позволяют сотрудникам сосредоточиться на более важных задачах, значительно увеличивая эффективность.
* Создание и развитие новых моделей ведения бизнеса: Цифровизация открывает возможности для появления совершенно новых бизнес-моделей, основанных на данных и взаимодействии с клиентами в цифровом пространстве.
* Создание новых продуктов, с новыми качественными характеристиками: Использование цифровых технологий позволяет создавать продукты и услуги, которые раньше были просто невозможны. Это могут быть персонализированные предложения, умные устройства или инновационные сервисы.
Помните: цифровизация – это не самоцель, а инструмент для достижения бизнес-целей. Главное - понять, как ИТ технологии могут помочь вам стать более эффективными, конкурентоспособными и успешными!
#цифровизация #бизнес #технологии #инновации #автоматизация
Привет всем! Сегодня поговорим о цифровизации – теме, которая сейчас на слуху у всех. Но что же это такое на самом деле? Многие думают, что это просто внедрение новых программ или гаджетов. А вот и нет!
Цифровизация – это гораздо больше, чем просто набор технологий. Это фундаментальная трансформация бизнеса и процессов, направленная на достижение конкретных целей.
По сути, цифровизация – это внедрение информационных технологий (ИТ) для решения как минимум трех ключевых задач:
* Повышение производительности / эффективности / продуктивности труда: Автоматизация рутинных операций, оптимизация рабочих процессов и использование инструментов для совместной работы позволяют сотрудникам сосредоточиться на более важных задачах, значительно увеличивая эффективность.
* Создание и развитие новых моделей ведения бизнеса: Цифровизация открывает возможности для появления совершенно новых бизнес-моделей, основанных на данных и взаимодействии с клиентами в цифровом пространстве.
* Создание новых продуктов, с новыми качественными характеристиками: Использование цифровых технологий позволяет создавать продукты и услуги, которые раньше были просто невозможны. Это могут быть персонализированные предложения, умные устройства или инновационные сервисы.
Помните: цифровизация – это не самоцель, а инструмент для достижения бизнес-целей. Главное - понять, как ИТ технологии могут помочь вам стать более эффективными, конкурентоспособными и успешными!
#цифровизация #бизнес #технологии #инновации #автоматизация
🔥1
## TFT для всех: как сделать модели прогнозирования доступными на любом устройстве? 📱⚙️
В предыдущих постах мы говорили о невероятных возможностях Time Series Forecasting Transformer (TFT) для прогнозирования временных рядов. Но что делать, если вам нужно развернуть эту мощь на устройствах с ограниченными ресурсами? Мобильные телефоны, встраиваемые системы, IoT-устройства – они не могут потянуть полноразмерную модель TFT.
И тут возникает вопрос: как сделать прогнозирование доступным для всех? Ответ – разработка более легких версий TFT!
К счастью, существуют перспективные направления, которые позволяют значительно уменьшить размер и вычислительную сложность моделей прогнозирования:
* Квантизация моделей: Этот метод заключается в уменьшении точности чисел, используемых для представления весов и активаций нейронной сети. Это позволяет значительно уменьшить размер модели и ускорить вычисления, практически не теряя в точности прогнозов.
* Дистилляция знаний: Здесь мы обучаем "учительскую" модель (полноразмерный TFT) и затем используем ее для обучения "студенческой" модели, которая значительно меньше по размеру. Студент учится имитировать поведение учителя, сохраняя при этом высокую точность прогнозов.
* Использование более эффективных архитектур нейронных сетей: Исследователи постоянно работают над созданием новых, более эффективных архитектур нейронных сетей, которые требуют меньше вычислительных ресурсов и памяти. Применение этих новых архитектур в TFT может значительно уменьшить его размер и сложность.
Разработка легких версий TFT открывает двери для новых возможностей применения прогнозирования временных рядов в самых разных областях, от мониторинга здоровья на носимых устройствах до оптимизации энергопотребления в умных домах. Будущее за доступным и эффективным прогнозированием!
#TFT #прогнозирование #машинноеобучение #легкиемодели #AI #IoT #deeplearning #доступныйAI
В предыдущих постах мы говорили о невероятных возможностях Time Series Forecasting Transformer (TFT) для прогнозирования временных рядов. Но что делать, если вам нужно развернуть эту мощь на устройствах с ограниченными ресурсами? Мобильные телефоны, встраиваемые системы, IoT-устройства – они не могут потянуть полноразмерную модель TFT.
И тут возникает вопрос: как сделать прогнозирование доступным для всех? Ответ – разработка более легких версий TFT!
К счастью, существуют перспективные направления, которые позволяют значительно уменьшить размер и вычислительную сложность моделей прогнозирования:
* Квантизация моделей: Этот метод заключается в уменьшении точности чисел, используемых для представления весов и активаций нейронной сети. Это позволяет значительно уменьшить размер модели и ускорить вычисления, практически не теряя в точности прогнозов.
* Дистилляция знаний: Здесь мы обучаем "учительскую" модель (полноразмерный TFT) и затем используем ее для обучения "студенческой" модели, которая значительно меньше по размеру. Студент учится имитировать поведение учителя, сохраняя при этом высокую точность прогнозов.
* Использование более эффективных архитектур нейронных сетей: Исследователи постоянно работают над созданием новых, более эффективных архитектур нейронных сетей, которые требуют меньше вычислительных ресурсов и памяти. Применение этих новых архитектур в TFT может значительно уменьшить его размер и сложность.
Разработка легких версий TFT открывает двери для новых возможностей применения прогнозирования временных рядов в самых разных областях, от мониторинга здоровья на носимых устройствах до оптимизации энергопотребления в умных домах. Будущее за доступным и эффективным прогнозированием!
#TFT #прогнозирование #машинноеобучение #легкиемодели #AI #IoT #deeplearning #доступныйAI
💯1