Розглянуто особливості побудови інтелектуальної системи для обробки даних підприємств регіону на основі використання сервісів Azure та Machine Learning на базі ML Studio Azure.

Багато актуальних NLP завдань, включаючи задачу автопунктуації, залежать від ефективного вирішення завдання прогнозування - визначення того, який саме токен повинен бути наступним. Розглянуто підзадачу прогнозування наступного токену на основі попередніх. Основною проблемою існуючих підходів є те, що вони не однаково ефективні. З метою вирішення цієї проблеми розглянуто використання двонаправлених кодерів моделі BERT з даними, які були токенізовані.

Багато актуальних NLP завдань, включаючи задачу автопунктуації, залежать від ефективного вирішення завдання прогнозування - визначення того, який саме токен повинен бути наступним. Розглянуто підзадачу прогнозування наступного токену на основі попередніх. Основною проблемою існуючих підходів є те, що вони не однаково ефективні. З метою вирішення цієї проблеми розглянуто використання двонаправлених кодерів моделі BERT з даними, які були токенізовані.

Вартість володіння інфраструктури для WEB-аналітики e-commerce сайтів є важливим аспектом ефективності інтернет-бізнесу. Проведено аналіз сучасних рішень, архітектур щодо розв'язання наскрізного завдання створення та імплементації WEB-аналітики e-commerce сайтів. Проблемою, яку вирішує дослідження, є визначення оптимальної архітектури хмарних сервісів для реалізації WEB-аналітики e-commerce сайтів на основі використання інтегрального показника, який містить адитивну функцію показників функціональності рішення та вартості володіння обраних хмарних сервісів для побудови рішення.

Проблема отримання повної множини аналогічних товарів різних постачальників з урахуванням інформації щодо зображення та опису товару є актуальною для e-commerce та практично цікавою. Робота містить алгоритм побудови загальної архітектури рішення засобами GCP та створення AI компонент на базі FAISS та Deep Learning для реалізації Product Quantization пошуку товарів на основі їх векторів текстових ознак та зображень. Запропонований підхід пошуку аналогічних товарів використовує мережу DNN для виділення features-зображень, текстових тегів та формування на їх основі векторів, що застосовуються для FAISS-кластеризації.