Контрольная Искусственный интеллект, номер: 314378

"Задание 1.

Изучите исследование «Digital enterprise transformation: winning themes of financial
services leaders // A commissioned study conducted by Forrester Consulting on behalf of EY»
»: https://assets.ey.com/content/dam/ey-sites/ey-com/en_gl/topics/financial-services/ey-digital-enterprise-transformation.pdf

Вопрос
Чем отличается подход лидеров в цифровой трансформации?
Что ожидают компании от цифровой трансформации?

В исследовании не в полной мере раскрывается роль искусственного интеллекта в цифровой трансформации, но как вы сами ее представляете относительно компаний, оказывающих финансовые услуги?

Задание 2.

Изучите кейс «Автоматическая оценка стоимости квартир в сервисе «ДомКлик»
: https://ai-russia.ru/library/domclick
Вопрос
Какая задача решается в кейсе на Этапе 2 (классификации, ранжирования, регрессии…)?
Примеры номинальных признаков

Примеры бинарных признаков
Примеры количественных признаков
Примеры порядковых признаков

Задание 3.

Изучите описания следующих решений на облачных платформах:
• Amazon Forecast: https://aws.amazon.com/forecast/
• IBM Watson Studio: https://www.ibm.com/cloud/watson-studio
Google AutoML: https://cloud.google.com/automl
Вопрос
Amazon Forecast
IBM Watson Studio
Google AutoML

Задание 4.

Изучите описание возможностей сервиса по созданию чат-ботов «Amazon Lex»: https://aws.amazon.com/ru/lex/?nc1=h_ls

Вопрос
Как именно используется искусственный интеллект в этом решении?

Какие задачи способны выполнять чат-боты для бизнеса?

Какие еще подобные IT-решения вы знаете?

Задание 5.

5.1.
При решении кейс с прогнозированием цен IBM Watson построила модель машинного обучения со следующими параметрами:


Ответьте не следующие вопросы (для справки – средняя цена дома в обучающей выборке около $200 000):
Вопрос
Почему расчеты Holdout score отличаются от Cross Validation Score? Какие из них более объективны?

Какие выводы можно сделать о точности прогнозов вышеприведённой модели на основе показателей?

5.2.

При оценке качества моделей, предсказывающих отток клиентов, исследователи получили следующие показатели:



Источник: Praveen Asthana. A comparison of machine learning techniques for customer churn prediction // Acadpubl URL: https://acadpubl.eu/jsi/2018-119-10/articles/10b/2.pdf
Вопрос
Какие показатели качества более объективны – Accuracy (процент правильных ответов) или F-measure (F-мера). Обоснуйте.
Какие выводы можно сделать о качестве прогнозов вышеприведённых моделей на основе этих показателей?
"