Короче, обзор - Систех про ML/AI
#эксперты #дижитал

Высокая энергия конференции считывалась на раз. Было достаточно технарей, кто ждал живой дискуссии людей из бизнеса. А еще были люди из бизнеса, кто хотел послушать про технику и перспективы. Все ушли довольные.

По сути:
- Машинное обучение и нейросети - никто не знает, как они на самом деле работают, но принципиально ты выбираешь алгоритм или модель, учишь его на куче примеров до определеного уровня качества, дальше они работают сами.
- Наиболее вероятные варианты использования в бизнесе около нашего любимого мерчендайзинга: помощники, ассистенты, чат-боты, может быть интелектуальные менеджеры на смену телесейлз, распознавание.

Примеры ближе к мерчу:
- Кейс из телекома про распознавание плаката Заказчика в магазинах (своего рода POSM) - картинка и высота размещения.
Это максимально близко ко всяким нашим баннерам, шелфтокерам, навескам и палакатам, которые размещают мерчи. Можно использовать кейс.
А вообще мы считаем, что распознавание POSM идея плохая - слишкм нестандартизирвоанная конструкция POSM, иногда не живет долго, например, препаки - в общем, идея фу-фу-фу.
🔥 Зато вот вам фича, которой пока ни у кого нет - прям от сердца отрываем:
Лучше распознавайте ассортимент на POSM и делайте по этому распознаванию вывод - большой это POSM или маленький, а по выкладке тот этот POSM или нет.

2. Чат-бот - мы оцениваем, что можно пойти 2 путями:
- жесткий алгоритм, который может заменить кадровика или ассистента - для стандартных вопросов.
- МашинЛёрнинг - натренировать на базе знаний вашего Проекта, чтобы можно было формулирвоать вопросы по-разному и получать ответы по теме.

По итогу, прикольное сочетание фундаментальных знаний про нейросети + прикладные примеры "для затравки".
Говорят, что на следующей конференции в сентебре будет ещё круче!