Управление AI, большие данные и оптимизация вычислений
Привет, друзья!
Даже компании, к которым мы давно привыкли на рынке, благодаря новым технологиям смогли расширить сферу применения своей экспертизы. Так, проекты билайн несколько лет назад вышли за пределы телеком-бизнеса. Искусственный интеллект помогает в медицине, машинное обучение ускоряет обработку данных, а грамотное управление AI-инфраструктурой делает сложные системы эффективнее.
В преддверии Saint HighLoad++ 2025 мы собрали несколько материалов, которые помогут разобраться в этих вопросах.
Как искусственный интеллект помогает лечить рак почек. Патология, диагностика, прогноз
Совместно с командой билайн и ведущими врачами-учёными Сеченовского университета была разработана технология, позволяющая диагностировать один из распространённых видов онкологических заболеваний — почечно-клеточной карциномы (ПКК).
Вместе с авторами статьи разберёмся, как технологии компьютерного зрения и нейросетей позволяют повысить точность диагностики рака почки до 99%.
Строим lineage моделей машинного обучения и признаков с помощью OpenMetadata
Когда в работе несколько десятков ML-моделей, легко потерять контроль над их зависимостями. В билайн решили эту проблему с помощью OpenMetadata и Data Mesh. Это помогло сократить время расследования инцидентов в 4 раза и упростить работу с фичами.
Если вам знакомы проблемы версионности данных, изменения признаков и влияние этих факторов на работу моделей, обязательно загляните в разбор.
Оптимизация Spark-приложений от простого к сложному. С примерами
Чем выше нагрузка на систему, тем острее стоит вопрос оптимизации. В билайн научились снижать потребление ресурсов Spark-приложениями без потери производительности.
В этом докладе вместе со спикером разберём, как выбор между Map и Set влияет на скорость расчетов, почему стоит внимательно относиться к репартицированию данных и какие методы помогают ускорить вычисления, не увеличивая затраты.
Смотрите запись доклада на удобной вам платформе:
VK Видео
RUTUBE
