Новости конкурса ВУЗы-участники О конкурсе Итоги конкурса Тесты конкурса Библиотека конкурса В.П. Безобразов Г.С. Беккер А.И. Буковецкий Л. Вальрас Е.С. Варга А.И. Васильев К.С. Веселовский В.П. Воронцов А.Г. Гранберг С.М. Гуриев Н.Я. Данилевский В.К. Дмитриев В.К. Дмитриев Ф.В. Езерский А.А. Исаев А.А. Исаев Е.Ф. Канкрин Л.В. Канторович Л.В. Канторович Д.Н. Кейнс В.А. Ключарёв Н.Д. Кондратьев Н.Д. Кондратьев Н.Д. Кондратьев Н.Д. Кондратьев Ф. Котлер Г.М. Кржижановский И.М Кулишер Е.И. Ламанский В.В. Леонтьев И.А. Майбуров В.А. Мау Д.И. Менделеев П.Р. Милгром В.С. Немчинов А.Д. Нечволодов М.Ф. Орлов В.Парето В.Д. Патрушев Г.Б. Поляк Г.Б. Поляк П.И. Попов И.Т. Посошков С.Н. Прокопович Е.Е. Слуцкий Е.Е. Слуцкий Д.Д. Стиглер Д.Ю. Стиглиц С.Г. Струмилин В.А. Татаринов Д. Тобин И.А. Трахтенберг М.И. Туган-Барановский М.И. Туган - Барановский И. Фишер А.Ф. Фортунатов Ж. Фреско А.В.Чаянов А.В. Чаянов Ф.В. Чижов С.Ф. Шарапов Л. Шепли А.Л. Штиглиц Т.У. Шульц Доклады 1-го этапа Доклады 2-го этапа Календарь мероприятий Архив мероприятий
Вход в тест-сектор
Логин:
Пароль:



Телефоны для связи: +7 (908) 636 82 68, +7 (912) 284 18 48

24.04.2019

Газпромбанк провел мероприятие по машинному обучению

В Газпромбанке прошло открытое мероприятие, посвященное практическим аспектам применения машинного обучения. В рамках тематической встречи в формате tech talk обсуждались перспективные направления использования байесовских методов.

Помимо экспертов Газпромбанка на мероприятии выступили приглашенные спикеры: исследователь Центра искусственного интеллекта Samsung Артем Соболев и руководитель отдела качества поиска Mail.ru Владимир Гулин.Модели, основанные на байесовских методах, находят все более широкое применение во всем спектре банковских задач: от оценки рисков инвестиционных проектов до автоматизации бизнес-процессов с применением компьютерного зрения. Байесовские методы позволяют специалистам банка использовать алгоритмы машинного обучения даже в условиях ограниченного объёма доступных данных, избегая риска переобучения моделей. Среди наиболее успешных проектов с применением байесовских методов в банке можно выделить создание схем взаимосвязей юридических лиц из неструктурированных данных, автоматизацию работы со сканированными версиями документов и оценку проектов первичного рынка жилой недвижимости для развития проектного финансирования."Газпромбанк видит большие перспективы в использовании машинного обучения для развития финансового сектора, при этом применение байесовских методов в широком периметре задач от оценки рисков низкодефолтных портфелей до обучения нейробайесовских сетей является одним из самых перспективных направлений развития алгоритмов машинного обучения, - отметил начальник Управления алгоритмов машинного обучения Денис Суржко. - Мы намерены продолжить автоматизировать банковские процессы, расширяя сферы применения данных технологий".
Источник: Газпромбанк: https://www.gazprombank.ru/press/3784795/


Реклама