12 марта 2020

MathWorks признана лидером (Leaders) в Gartner Magic Quadrant for Data Science and Machine Learning Platforms, поднявшись туда из категории Visionaries, где находилась в прошлом году.

В начале 2020 года аналитическая компания Gartner представила свой «магический квадрант» для data science and machine learning (DSML) платформ. В этом отчете компания MathWorks (производитель MATLAB/Simulink) переместилась из категории Визионеры (Visionaries) в категорию Лидеры (Leaders).

MathWorks переместилась в категорию «лидеры» в Gartner Magic Quadrant for Data Science and Machine Learnings Platforms 2020

Такое существенное улучшение позиции и выход в более высокую категорию являются признанием высокого уровня экспертизы компании и её вовлеченности в развитие передовых ИИ-технологий.

Искусственный интеллект (ИИ) продолжает оставаться стратегическим приоритетом для многих компаний, и эта тенденция растет. Наряду с интеграцией растущего числа методов машинного обучения, MathWorks успешно решает новые бизнес-задачи для мирового инженерного сообщества.  

Сильными сторонами компании неизменно остаются:

  • среда разработки, ориентированная на промышленное производство,
  • целостность и интегрированность элементов (toolboxes ) платформы MATLAB,
  • готовые решения в прикладных областях

Реализованные проекты в области ИИ растут и включают в себя приложения для обработки изображений, компьютерного зрения , обработки сигналов и звука, робототехники и систем управления.

Современные компании используют MATLAB для включения ИИ в свой процесс проектирования систем, включая подготовку данных, аналитику, моделирование, тестирование, а также производство. MATLAB помогает разворачивать модели искусственного интеллекта на встроенных и периферийных устройствах, в корпоративных системах и облаке.

Повышение позиции MathWorks в Magic Quadrant компании Gartner подтверждает способность продуктов компании предоставить комплексную платформу для решения задач искусственного интеллекта.

Инженеры ЦИТМ Экспонента, опираясь на многолетний и успешный опыт использования инструментов MATLAB, помогают клиентам:

  • выполнить ИИ проекты или подготовить технические задания ;
  • предобрабатывать данные, предназначенные для задач глубокого обучения, составляя обучающие выборки, что является ключевым атрибутом успешного решения ML-задачи;
  • создавать ИИ-алгоритмы в МАТЛАБ, что дает значимый результат быстрее и позволяет уменьшить стоимость исследования и получения конечного продукта;
  • обучать алгоритмы применяя различные существующие подходы и находя новые;
  • разворачивать нейронные сети на целевых платформах и многое другое.

Подробно о нашем подходе и выполненных проектах вы можете узнать в разделе «Искусственный интеллект: Глубокое обучение».

Gartner, Inc. — американская компания, много лет специализирующаяся на исследованиях рынка информационных технологий. Gartner не поддерживает какого-либо поставщика, продукт или услугу, описанную в его исследовательских публикациях. Квадрант Gartner является графическим отображением сложившейся на рынке ситуации, позволяющим оценить возможности продуктов и самих производителей. В своих отчетах компания рассматривает не только качество и возможности программного обеспечения, но и характеристики разработчика в целом. 

Новость
ЦИТМ Экспонента обучила студентов Тимирязевки работе с ИИ и МОП
16.11.2023
Новость
«Экспонента» представила систему машинного зрения в животноводстве
18.10.2023
Новость
Экспонента упрощает внедрение современных компетенций и высокотехнологичных продуктов в агротехе
20.03.2023
История успеха
Применение MATLAB для эффективного распознавания цифрового кода продукции Tetra Pak
05.07.2021
Публикация
Видеодетектор огня на основе глубокого обучения
23.06.2021
Видео
Deep Learning: 7. Обнаружение аномалий в данных
11.03.2021
Новость
MathWorks стал «выбором клиентов Gartner» в категории «платформы для анализа данных и машинного обучения»
22.09.2020
Видео
Обучение с подкреплением в MATLAB: 01. Введение
13.07.2020
Новость
Новые онлайн курсы ЦИТМ "Экспонента"
29.05.2020
Новость
Внимание! Изменение формата конференции “Технологии разработки и отладки сложных технических систем” на online
18.03.2020
Видео
Введение в обучение с подкреплением в MATLAB (reinforcement learning)
31.01.2020
История успеха
Нейросетевой детектор госномера и его портирование на ПЛИС и GPU для устройств Элвис-НеоТек
14.01.2020