Мнение Программного комитета о докладе
Практический гайд по использованию методов машинного обучения в своих проектах. Что, как, зачем.
Reinforcement Learning, нефть и газ: от игр к реальности
Доклад принят в программу конференции
Целевая аудитория
Разработчики систем управления и поддержки принятия решений в нефтегазовой отрасли.
Тезисы
Обучение с подкреплением (RL) получило широкое распространение благодаря прорывным результатам в играх: победа над чемпионом мира в игру Go, победа в компьютерной игре Dota 2 против профессиональной команды. Однако о применении RL в сложных промышленных системах известно не так много.
В докладе мы рассмотрим такие известные кейсы, а также расскажем о том, для решения каких задач нашей отрасли мы разрабатываем технологии Искусственного интеллекта на основе RL и какие инструменты используем для мониторинга, хранения и визуализации информации, получаемой по мере обучения таких моделей. Обсудим, с какими сложностями приходится сталкиваться при реализации таких алгоритмов, а также о перспективных направлениях исследований.
Занимается разработкой и внедрением моделей машинного обучения и технологий ИИ.
НИИгазэкономика (Газпром)
Головной научный центр ПАО «Газпром» в области экономики, организации управления и прогнозирования развития отрасли.
Видео
Другие доклады секции
Искусственный интеллект
