Нейронные сети — это архитектуры вычислительных моделей, построенные по аналогии с принципами функционирования биологических нейронных структур. Каждый искусственный нейрон получает входные сигналы, преобразует их с помощью весовых коэффициентов и функции активации, а затем передает результат в следующий нейрон. Объединение множества таких элементов формирует сеть, способную адаптироваться и обучаться на основе данных. Процесс обучения нейронной сети заключается в минимизации ошибки предсказания за счет корректировки весов с применением алгоритмов оптимизации. Глубина и сложность архитектуры определяют способность модели выявлять скрытые зависимости в массивных наборах данных.

Александр Викторович Авилов

руководитель департамента развития машинного обучения и ИИ

Глобальный рынок туризма и аналитики больших данных в 2023 году оценивается примерно в 225,4 млрд долларов, а к 2033 году, по прогнозам Future Market Insights, он вырастет до 487 млрд долларов. Это неудивительно: технологии Big Data позволяют туристическим компаниям анализировать огромные массивы данных о клиентах, создавая персонализированные предложения и увеличивая доходы.

Елена Себякина

Руководитель продуктового портфеля больших данных