Хорош ие новости! Мы будем разрабатывать ИИ для акхаунт-менедхмента нашего клиента vk. conVCommit / commitstrip :: Смешные комиксы (веб-комиксы с юмором и их переводы)

Когда очень много различной продукции и постоянно новые виды и типы приходят. Это большая проблема - катологизация автоматическая. Вручную всё забивается.

ML не катит для вещей с небольшим количеством вариантов поведения, а также если процесс может быть строго формализован, а следовательно описан простым алгоритмом или даже в терминах одного из разделов высшей математики. При чём, не катит не потому что не решает проблему, а потому что результат не превышает затраты на создание, развёртывание и поддержание.
Вот если система сама будет подбирать контрагентов, с которыми фирма должна вести дела на основании сложного анализа предыдущего опыта сотрудничества и оценки множества рисков, связанных с особенностями конкретной сделки - здесь процесс становится сложным, появляется множество взаимосвязанных факторов и анализ человеком становится весьма сложным, а вот нейронка вполне может обучится на базе предыдущих отчётов по сделкам и отбирать фирму "А" для доставки грузов, например, а фирму "В" только для доставки габаритных грузов, фирму "С" - для хрупких грузов и дальних перевозок и т.д.