datastream

Idén visszatért a dataSTREAM konferencia!

Machine Learning – Learning Machines

A technológia ideális esetben lehetne egy „okos asszisztens, aki elintéz helyettünk dolgokat, anélkül, hogy nekünk eszünkbe jutna”. (Larry Page, Google)

Képzeljük el, hogy egy számítógép tervezi meg a napunkat, megkeresi a leggyorsabb útvonalat a munkába jutáshoz, érdekes filmeket és új éttermeket javasol, lefoglalja a legjobb repülőjegyet a következő külföldi konferenciára vagy akár megrendeli a készletünkből éppen hiányzó legó darabokat.

Alkalmazások, technológiák és mesterséges intelligencián alapuló megoldások már most is léteznek: a Waze javasol útvonalat, a Tripadvisor küldi az közeli éttermek listáját, a Netflix ajánl filmeket, a WLWYB segít megtalálni a hiányzó legót. A kérdés az, hogy vajon mikor jutunk el odáig, hogy ahelyett, hogy ezek az alkalmazások folyamatosan hatalmas mennyiségű információval bombáznak minket, már döntenek is helyettünk.

A cégek a folyamatosan növekvő mennyiségű adataikat újabb és újabb módszerekkel, technológiákkal igyekeznek feldolgozni, hogy a megfelelő termékeket alakíthassák ki, megjósolják az ügyfeleik viselkedését vagy felfedezzenek csalásgyanús ügyleteket. Új, korábban nem használt adatforrásokat kezdenek elemezni, hogy még több információhoz jussanak az ügyfeleikről.

Mit hozott a data science az üzletbe? Vajon a klasszikus módszerek vagy az új technológiák hatékonyabbak? Hol a data science helye a nagy szervezetekben?

Az idei dataSTREAM konferencián ezekre a kérdésekre kerestük a választ, és megmutattuk, milyen klasszikus és új elemzési módszereket használnak ma a cégek.

Ízelítő a programból:

  • Kókai Dávid, a WLWYB alapítója a LEGO alkatrészek milliárdos piacát mutatja be, és elmeséli, hogy az adattudomány hogyan juttat be egy magyar kisvállalkozást a legmenőbbek közé.
  • Ádám Gábor, az IFUA vezető tanácsadója "Gyógyszer keresleti autoforecast integrációja az értékesítés, logisztika és gyártás tervezéssel" címmel tart előadást arról, hogyan hangolható össze a kereslet és kínálat prediktív analitika segítségével
  • Tompa Miklós kutatásából kiderül hol van a Data Science helye nagy szervezeteknél
  • Körmendi György, a Clementine ügyvezetője bevezetőjében arra keresi a választ, mit hozott és mit hozhat a mesterséges intelligencia az üzletbe
  • Clementine munkatársai demóban mutatják be, hogyan alkalmazható a halózatvizualizáció biztosítási csalások felderítésében
  • Természetesen idén sem feledkezünk meg a szöveganalitikáról és az arra épülő megoldásokról