Для ML-моделей не нужны (и даже вредны) персональные данные. Но пригодятся данные, которые описывают не отдельных людей, а их группы, то есть обезличенные. Как их получить и как с ними работать? Как убедиться, что права того, чьи данные были взяты за основу, не нарушены? И где граница между персональными и анонимными данными?

Меня зовут Алексей Нейман, я исполнительный директор Ассоциации больших данных. В этой статье попробуем разобраться в этих вопросах.

https://habr.com/ru/post/688116/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=688116

Говорят, что большие данные — новая нефть. В этом есть глубокая аналогия: каждый день большим данным находят всё новые и новые применения. Но есть и отличие: из двух бочек нефти можно сделать то же, что и из одной, только в два раза больше. А вот объединив два датасета, порой можно обнаружить удивительные вещи, не содержавшиеся ни в одном из них отдельно.

Однако нельзя просто так взять и отдать свои данные кому попало. То, что может принести пользу, могут использовать и во вред. Данные, которые компании генерируют в процессе своей работы, часто (или вообще всегда) содержат чувствительную информацию о клиентах, финансах и тому подобном. Синергия данных сулит большую выгоду, но как извлечь её без риска?

Именно эту проблему решает песочница данных, созданная Ассоциацией больших данных. В ней большие игроки могут обмениваться своими игрушками, не опасаясь, что их отберут хулиганы. Почему они могут не опасаться — читайте под катом.

https://habr.com/ru/post/673864/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=673864

Современное машинное обучение не только перенимает крутые математические методы, но и подстраивается под стремление человека автоматизировать управление процессами. Природа явления остаётся загадкой. То ли мы добиваемся лаконичности, то ли убиваемся собственной ленью — неважно, если результат оправдывает затраты.

Одним из таких результатов стала AutoML-платорма Brain2Logic стартапа Mavericka, которая недавно была пропилотирована в песочнице Ассоциации больших данных. Платформу помог протестировать Билайн, поставив задачу построить модели для рекомендаций фильмов. В этой статье представлен общий взгляд на современные AutoML-решения с акцентом на проект Brain2Logic (B2L).

Если вам интересно, что смогли придумать в Mavericka, посмотреть на тестирование и почитать наши рассуждения про AutoML — добро пожаловать под кат.

https://habr.com/ru/post/667788/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=667788