Управление решением задач методами машинного обучения в условиях ограничений

Технологии искусственного интеллекта и в частности машинного обучения являются одними из самых динамично развивающихся и перспективных в современном мире. Они позволяют получить решение задач, которые до недавнего времени были исключительно прерогативой человека. Однако при решении многих практических задач приходится преодолевать ряд сложностей, многие из которых связаны с ограничениями на ресурсы, доступные при решении задачи, при этом, ресурсы могут быть как вычислительные и временные (т.е. задача должна быть решена за определенное время и с использованием определенного аппаратного обеспечения, чаще всего речь идет о различных мобильных платформах), так и информационные, когда речь идет о малых, цензурированных, неполных или зашумленных данных. В докладе рассматриваются теоретические основы и практические кейсы решения промышленных задач методами машинного обучения в условиях ограничений.