• Лента
  • Технологии аудита
  • Code Mining
  • Computer vision
  • Geoanalytics
  • Graph mining
  • Machine learning and neural networks
  • Natural Language Processing
  • Process mining
  • Text mining
  • Другие технологии
  • BI and visualization
  • Data manipulation
  • Databases and big data
  • Infosecurity
  • Software Engineering
  • Web scraping и web разработка
  • ПроАудит


  • О сообществе
  • Обратная связь
Логотип New Tech Audit
  • Лента
    Лента
  • Технологии аудита
    Технологии аудита
  • Code Mining
    Code Mining
  • Computer vision
    Computer vision
  • Geoanalytics
    Geoanalytics
  • Graph mining
    Graph mining
  • Machine learning and neural networks
    Machine learning and neural networks
  • Natural Language Processing
    Natural Language Processing
  • Process mining
    Process mining
  • Text mining
    Text mining
  • Технологии аудита
    Другие технологии
  • BI and visualization
    BI and visualization
  • Data manipulation
    Data manipulation
  • Databases and big data
    Databases and big data
  • Infosecurity
    Infosecurity
  • Software Engineering
    Software Engineering
  • Web scraping и web разработка
    Web scraping и web разработка
  • Технологии аудита
    ПроАудит

Советуем почитать

Обработка записей разговоров на Python. Поиск пересечений в диалоге

DeepPavlov «из коробки» для задачи NLP на Python

Снижаем размерность эмбеддингов предложений для задачи определения семантического сходства

Пайплайн для создания классификации текстовой информации

Поиск ошибок в логике работы чат-бота с помощью TF-IDF и DBSCAN

Оценка качества работы систем Speech to Text

Data News

17-18 октября 2024


Осенняя конференция Института внутренних аудиторов «Внутренний аудит в России»

Превью для статьи

29.12.2021, Кирилл Вронский, г. Хабаровск

Анализ тональности текста с использованием фреймворка LightAutoML

При проведении аудита периодически возникают задачи анализа тональности текстов, таких как обращения клиентов. Существует множество готовых решения для определения тональности. В этой статье мы рассмотрим одно из решений, а именно LightAutoML.

Text miningТехнологии аудита
Превью для статьи

18.03.2021, Милованов Максим, Игумнов Евгений, г. Новосибирск

Выбор функции потерь для задач построения нейронных сетей

При построении нейронных сетей перед нами часто встаёт вопрос правильного выбора функции потерь, используемой для формирования соответствий между входными и выходными параметрами. В рамках данной статьи мы рассмотрим три функции потерь для нейросетей, решающих регрессионные задачи.

Machine learning and neural networksДругие технологии
NewTechAudit NTA - это сообщество специалистов по цифровым технологиям внутреннего аудита.

Мы в соц сетях

  • О сообществе
  • Обратная связь