Artificial Intelligence Development

Технологическая экспертиза.

Технологическая экспертиза.

IT Researches уделяет особое внимание, сохранению набора широких технических навыков, удерживая при этом исключительный уровень технических знаний, что позволяет компании выполнять свою миссию. Тем не менее, опыт работы в вертикальных отраслях рассматривается как решающий фактор для успеха проекта, что обеспечивает эффективную связь с клиентом и понимание их нужд и потребностей. IT Researches усиливает квалификации своих технических специалистов через партнерские отношения с такими лидерами отрасли, как Microsoft и IBM для того чтобы иметь привилегированный доступ к технической документации и учебным ресурсам.

В таблице ниже представлен краткий обзор нашей Технологической экспертизы: таблица будет располагаться ниже!

AI Технологии

Нейронные Сети

Нейронная сети является сборкой взаимосвязанных простых элементов обработки, единиц или узлов, функциональность которых свободно основана на нейроне животных. Способность к обработке сети сохранена в силе межблочной связи или тяжести, полученных в процессе адаптации, или приобретения знаний из ряда учебных образцов.

Искусственными эквивалентами биологических нейронов являются узлы или модули. Синапсы смоделированы единственным числом или весом так, чтобы каждый вход был умножен на вес. Взвешенные сигналы суммированы вместе, чтобы предоставить активацию узла. Затем активация сравнивается с порогом; если активация превышает порог, модуль производит вывод с высоким знаком, в противном случае он выдает нуль.

Нейронных сетей часто используются для статистического анализа, классификации и моделирования данных.

Ограничения нейронных сетей

Нейронные сети - алгоритмические системы, которые используют исторические данные, чтобы идентифицировать тенденции, кластеры и образцы. Неконтролируемые нейронные сети (кластеризация) неэффективны и недостаточны. Контролируемое изучение ограничено их обучением, т.е. они могут надежно распознать только вид информации, на которой они обучались.

Библиотека нейронных сетей IT Researches

Собственная технология Нейронных сетей iPrevent может перевести любую базу данных в нейроны без вмешательства пользователя и значительно ускорить быстроту сходимости по сравнению с типичными алгоритмами Нейронных сетей, такими как Обратное распространение (Back Propagation). Нейронные сети iPrevent являются инкрементными и адаптивными, позволяют размеру выходных классов динамично измениться. Кроме того, в своем опытном режиме, iPrevent предоставляет библиотеку из двенадцати различных моделей Нейронных сетей для использования в настройках.

Case-based Reasoning (Доказательная аргументация)

Доказательная аргументация (CBR) использует опыт прошлого (случаи), чтобы решить текущие проблемы и может быть применена в:

• Предсказании

• Планировании

• Классификации

• Разработке

• Законе

• Управлении процессом

• Мониторинге

• Усовершенствованнии производства

• И т.д.

Изучение и Обобщение доказательной аргументации (CBR) в iPrevent.

Индуктивные возможности индексации в CBR iPrevent обеспечивают главные преимущества перед Нейронными сетями, Бизнес-правилами и интеллектуального анализа данных, путем извлечения уроков из более широкого круга прошлого опыта. Технология CBR iPrevent переводит базу данных в случаи без вмешательства пользователя. Созданные случаи затем используются, чтобы классифицировать нормальное/ненормальное поведение в режиме реального времени.

Нечеткая логика

Традиционная и классическая логики, как правило, классифицируют информацию в двоичные системы, такие как: черный/белый, да/нет, истина/ложь, или день/ночь. Нечеткая логика обрабатывает неопределенность в данных.


Нечеткие технологии Logic iPrevent автоматически скапливают информацию в различные категории риска и повышают производительность за счет уменьшения чувствительности к зашумленным данным или выбросам.

Fuzzy Logic iPrevent интегрирована с Brighterion в нейронные сети, генетических алгоритмов, бизнес-правил, программирование в ограничениях и Case основе рассуждений. iPrevent является только системой бизнес-правил управления на рынке, что позволяет специалистам по мошенничеству написать мощные правила со следующим синтаксисом: Когда количество трансграничных сделок высока и когда сделка делается поздно ночью, тогда сделка является подозрительной.

Добыча данных - Data Mining

Добыча данных представляет собой процесс, при котором извлекаются знания из данных, тем самым выявляя прежде неизвестную полезную информацию и связи.

В алгоритмах извлечения данных iPrevent-а (около один десяток алгоритмов) также имеются следующие инструменты.

· Качество данных. Корректирование ошибок, замена неизвестных значений, выбор характеристик, корректирование неправильных последовательностей, подготовка данных и обогащение алгоритмов и т.д.

· Статистика. Анализ регрессий, корреляция, множественные сравнения, CHAID и т.д..

· Вероятностное заключение. Байесовские сети, графическая модель, иерархический и вероятностный кластерный анализ и т.д..

· Ассоциация изучения правил.

· Графическая визуализация.

· Имитация-симуляция.

· И т.д..

Добыча текста - Text Mining

Добыча текста- выявление неизвестной прежде информации, методом его извлечения из неструктурированных или структурированных файлов. Текстовое извлечение Brighterion-а.

· Производит автоматическую идентификацию содержаний, связей, списков, категорий и кластеров.

· Для словаря, выходит из пределов скрининга и использует собственные алгоритмы Fuzzy Logic-а и тезаурус-индексирования, которые имеют возможность извлечения из докумнетов их содержаний.

· Поддерживает достаточное число форматов, к примеру: HTML, XML, обыкновенный текст, PDF,Microsoft Office и т.д..

· Позволяет с высокой эффективностью работать одновременно с большим количеством данных.

Анализатор быстродействия -Velocity Analyzer

Анализатор быстродействия iPrevent- дает возможность финансовым организациям призвести мониторинг данных клиентов и предпринимателей. К этим данным относятся: производство приобретаемых образцов, сомнительные изменения в деятельности, число сделок в конкретном промежутке времени. Анализатор быстродействия iPrevent-а использует мощнейший метод сжатия для сохранения данных о сделках.

Кроме того, финансовые компании могут также контролировать:

· Клиента и историю платежа

· Образцы сайта продажи

· Действие члектронного адреса

· Работу Ship-to/Bill-to

· Компенсация

· Чрезмерно большой Cash Back

· Анализ отказов

· Чрезмерно большое число предварительных доверенностей

Our Partners