Microsoft выпустила новый инструмент для анализа данных крупного бизнеса

Microsoft выпустила новый инструмент для анализа данных крупного бизнеса

Microsoft выпустила новый инструмент для анализа данных крупного бизнеса

Microsoft запустила новый сервис, призванный помочь крупному бизнесу анализировать большие объёмы данных, хранящихся в корпоративных системах. В результате новый инструмент Azure Synapse станет частью быстроразвивающихся технологий облачного вычисления.

По словам специалистов, используя Synapse, крупные компании смогут лучше анализировать данные и, соответственно, принимать стратегически грамотные решения.

Рохан Кумар, вице-президент Azure Data, объяснил, что Synapse позволит решить две основные проблемы крупного бизнеса.

Первая проблема заключается в том, что компаниям необходимы разные инструменты для анализа данных в клиентских БД (имена и адреса в рядах и колонках) и для обработки данных мониторинга веб-сайта (записываются клики и временные метки). Synapse, по словам Кумара, может справиться с обоими типами данных.

Помимо этого, нововведение решает и другую проблему. Synapse автоматически обрабатывает отдельные задания, что позволяет создать систему для анализа данных. Такой подход позволяет снять часть работы с программистов.

«В случае с нашими клиентами мы получили следующее преимущество — те задачи, что ранее занимали многие месяцы, теперь выполняются в течение одного дня», — отметил Кумар.

ИИ научился выявлять депрессию по голосовым сообщениям в WhatsApp

Учёные показали, что депрессию можно распознать буквально «по голосу» — и для этого не нужны ни долгие опросники, ни визит к врачу. Достаточно короткого голосового сообщения в WhatsApp (принадлежит Meta, признанной экстремистской и запрещенной в России).

Исследователи из Медицинской школы Санта-Каса-де-Сан-Паулу и компании Infinity Doctors разработали медицинскую языковую модель, которая с высокой точностью определяет наличие депрессивного расстройства по аудиосообщениям.

Результаты работы опубликованы 21 января 2026 года в открытом журнале PLOS Mental Health.

В эксперименте модель анализировала короткие голосовые сообщения, где участники просто рассказывали, как прошла их неделя. И результат оказался неожиданным: у женщин с диагностированной депрессией точность распознавания превысила 91%.

Это один из лучших показателей среди подобных исследований, особенно с учётом того, что речь идёт о бытовых сообщениях, а не специально записанных медицинских интервью.

Для обучения и тестирования использовались два набора данных с WhatsApp-аудио от носителей португальского. В них вошли записи пациентов с подтверждённым диагнозом «большое депрессивное расстройство» и контрольной группы без депрессии.

Часть сообщений была максимально простой — участникам предлагали досчитать от одного до десяти, другая часть — более естественной: свободный рассказ о прошедшей неделе.

Лучше всего модель справлялась именно со «спонтанной речью». У мужчин точность в этом же сценарии оказалась ниже — около 75%, что авторы связывают с меньшим числом мужских голосов в обучающей выборке и возможными различиями в речевых паттернах. При анализе простого счёта до десяти разница между полами почти исчезала: точность составляла около 80% у женщин и чуть меньше у мужчин.

По словам авторов, модель улавливает тонкие акустические признаки — темп речи, интонации, паузы, — которые сложно заметить человеку, но хорошо видит машинное обучение. И главное — всё это происходит в привычном для людей формате повседневного общения.

Исследователи считают, что при дальнейшем развитии технология может лечь в основу недорогих и удобных инструментов раннего скрининга депрессии, не требующих сложных процедур и не нарушающих повседневные привычки пользователей.

Как отметил старший автор исследования Лукас Маркес, «незаметные акустические особенности обычных голосовых сообщений могут с неожиданной точностью указывать на депрессивные состояния».

Напомним, в недавнем исследовании метаданные WhatsApp показали: мы плохо понимаем, как ведём себя в чатах.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru