Qrator Labs представила основные тренды в развитии машинного обучения и искусственного интеллекта в рамках Евразийского экономического форума

В ходе сессии форума «Новейшие технологии для промышленной революции: хайп и реальность» технический директор Qrator Labs Артем Гавриченков рассказал о том, в каких областях уже сегодня может использоваться искусственный интеллект и машинное обучение для решения реальных задач бизнеса.

Анализ собираемой информации — это ключ к улучшению показателей любого бизнеса. Машинное обучение сегодня успешно применяется для анализа большого объема данных, стабильных во времени. Технологии machine learning помогают с отслеживанием периодичности происходящих событий и с поиском аномалий в стабильных событиях. Так, для оператора связи основным бизнес-показателем является объём Интернет-трафика, и с помощью алгоритмов машинного обучения задача, например, поиска резких всплесков трафика решается достаточно просто.

Аналогичным образом может детектироваться большинство аномалий в любых бизнес-процессах, которые поддаются измерению. Для других типов бизнеса такими параметрами может быть число посетителей в единицу времени, количество покупок, заказанных доставок, оплаченных счетов, продемонстрированных рекламных объявлений, проведенных транзакций. Видов подобных данных очень много, что усложняет ручное отслеживание, но все они обычно легко поддаются автоматическому анализу, и при выявлении аномалий в тех или иных показателях система высылает оповещения ответственным специалистам компании. Таким образом, задачи построения бизнес-процессов на основе продвинутого анализа данных предприятия серьёзно упрощаются.

В сфере информационной безопасности машинное обучение используется для прогнозирования рисков, анализа характерных паттернов легитимного поведения с целью своевременного выявления подозрительных активностей. Злоумышленники также не отстают: они осваивают новые технологии для поиска уязвимостей на сайтах.

Стоит заметить, что машинное обучение не всегда может использоваться для анализа инцидентов ИБ, поскольку зачастую они происходят непредсказуемо и не столь часто, чтобы можно было собрать статистику, достаточную для обучения системы.

«Машинное обучение стало распространенным инструментом во многих сферах, где требуется интеллектуальный анализ данных. Однако machine learning отнюдь не является «чудом» – это лишь математика и алгоритмы, доступные, в том числе, бесплатно, а потому интерес бизнеса и прикладных программистов к этому наиболее успешному направлению искусственного интеллекта будет расти и дальше. Можно ожидать появление алгоритмов, основанных на машинном обучении, и в сети, и, в том числе, встроенных в сетевые подсистемы телефонов и браузеров. Вследствие этого в грядущем будущем робот станет полноценным гражданином сети, и задача отличения человека от машины при доступе к сайту потеряет всякий смысл. Концентрироваться придется уже на выявлении аномального поведения, которое может быть присуще как роботу, так и живому человеку», – комментирует Артем Гавриченков, технический директор Qrator Labs.

«Евразийский экономический форум является ключевым событием Большой Евразии, от Атлантики до Тихого океана, участие в котором традиционно принимают крупнейшие российские компании, итальянские корпорации, политические деятели. Это знаковая площадка для целого ряда бизнес-активностей, в том числе для нашей компании, активно присутствующей на европейском рынке. Италия для нас – это чрезвычайно плодотворный источник технологического партнерства ввиду активного развития академической среды в этой стране. Экономический форум в Вероне предоставил нам отличную возможность внести свой вклад в развитие индустрии и рассказать бизнесу о новых технологических разработках, приводящих к революционным изменениям не только в экономике, но и в повседневной жизни каждого человека», – отмечает основатель и генеральный директор Qrator Labs Александр Лямин.