и посмотреть медиа
iFORA knows how - science innovations
и посмотреть медиа
Assessments of the state of science, technologies and innovations.
Assessments of the state of science, technologies and innovations.
Official channel of the Institute for Statistical Studies. Assessments of the development of science, technologies, innovations and the digital economy based on big data analysis are published. Useful for specialists and those interested.
🇷🇺 Как менялась научная повестка в области искусственного интеллекта и работы с данными за последние 15 лет и какие тематики составляют ее ядро, ИСИЭЗ изучил на основе библиометрического анализа. ℹ️ Массив анализируемых 20 тыс. публикаций отобран из индексируемых в Scopus 186 тыс. документов за 2010–2025 гг. по результатам тематического моделирования ключевых слов методом LDA. Для оценки структуры исследовательского поля использована стратегическая диаграмма Кэллона. В изученном массиве выделяются шесть основных тематических кластеров, которые в укрупненном виде объединяются вокруг трех вопросов: 1️⃣ как организовать работу с данными — от их сбора и систематизации до анализа с помощью методов машинного обучения и инструментов бизнес-аналитики; 2️⃣как формировать и защищать ИТ-инфраструктуру — на основе облачных сервисов, блокчейн-технологий и инструментов кибербезопасности; 3️⃣как ИИ и цифровые технологии меняют бизнес-процессы — в том числе на предприятиях различных отраслей. ⏳ За полтора десятилетия фокус исследований постепенно смещался от создания цифровой основы для хранения и анализа данных к их использованию для автоматизированной поддержки решений. С начала 2020-х гг. главными инструментами этой трансформации стали машинное обучение и ИИ. Сегодня на первый план выходят вопросы внедрения таких решений в деятельность организаций, а также их безопасности и управляемости. 😔 По структуре связей между темами наиболее сложившееся ядро образуют бизнес-аналитика и поддержка принятия решений. ИТ-инфраструктура и безопасность служат общей технологической основой для прикладных разработок. Машинное обучение, несмотря на лидерство по доле упоминаний в последние годы, имеет более сквозной характер: глубокое обучение, нейросети и обработка естественного языка встраиваются в исследования по разным направлениям и выступают как общий инструментарий. 🔗 Подробности по ссылке. Материал продолжает цикл о публикационной активности по темам цифровой трансформации и ИИ. #ИИ #публикационная_активность 📲 Подписывайтесь на ИСИЭЗ в MAX
Открыть канал и посмотреть медиаOnly registered users can share their opinion.
Be the first to share your impression of this resource!