Olemme Profiumissa havainneet asiakaskunnassa kiinnostuksen siirtyä julkisista pilvistä kohti omia, private-pilviä. Tähän trendiin lienee ainakin kaksi vaikuttavaa tekijää: julkipilven operointikustannukset eivät olekaan enää niin halpoja kuin joskus niiden luultiin olevan verrattuna oman IT-infran ylläpitämiseen ja laitekustannuksiin tietoturvakontrollit eivät ole julkipilvessä niin hyvässä kontrollissa mitä joillakin toimialoilla vaaditaan Private-pilven voi rakentaa monella eri tavalla, mutta pohjimmiltaan […]

Yritykset ovat alkaneet hyödyntämään tekoälyä (AI) palveluprosessien päätöksenteossa. Yrityksillä voi olla lakiin tai määräyksiin perustuvia velvoitteita siihen, että niiden tulee voida dokumentoidusti selittää esimerkiksi miksi joku hakemus hylättiin tai hyväksyttiin. Tällainen hakemus voi olla esimerkiksi luottohakemus tai korvaushakemus. Profiumin sääntöpohjainen tekoälymoottori tuottaa selityksen suosituksille ja päätöksille. Tämä selitys tuotetaan visuaalisesti ja ihmiskäyttäjä pystyy sen ymmärtämään […]

EU:n verkko- ja tietoturvallisuusdirektiivi (ns. NIS-direktiivi) korvautuu uudella NIS2-direktiivillä (tarkistettu kyberturvallisuusdirektiivi). Uusi direktiivi määrittää aiempaa tarkemmat kriteerit, menettelyohjeet ja raportointivelvoitteet korkean kyberturvallisuustason varmistamiseksi ja häiriönsietokyvyn parantamiseksi koko EU:ssa. Direktiivi kattaa myös entistä laajemman joukon toimijoita julkisella ja yksityisellä sektorilla, mm. liikenne-, terveys-, energia- ja infrastruktuuritoimialat. Direktiivi julkaistaan alustavien tietojen mukaan 2022 aikana, minkä jälkeen jäsenmailla on […]

Käytät Graafitietokantoja joka päivä! Miten ihmeessä LinkedIn pystyy näyttämään kaikki käyttäjän ensimmäisen, toisen ja kolmannen asteen kontaktit sekä toisen asteen kontaktien kanssa yhteiset kontaktit reaaliaikaisesti? Siksi, että LinkedIn organisoi koko 660+ miljoonan käyttäjän kontaktiverkostonsa Graafitietokannan avulla. Myös Googlen alkuperäinen hakukone perustui PageRank -nimiseen graafialgoritmiin. Amazonin suositukset ovat erittäin tarkkoja, koska ne käyttävät Graafitietokantaa. Sitä käyttävät […]

Tässä artikkelissa taustoitan tekoälyn käytöstä kolmea ilmiötä, joita olen itse tarkkaillut verkkokeskusteluissa ja vuoden aikana käymissäni eri konferensseissa – neuroverkon oppiminen, symbolinen tekoäly ja päättely päätösten tukena sekä lntention Capture -teknologia.

Profium Sense -graafitietokannan avulla on helppo alkaa työstämään nopeasti mitä tahansa avoimen standardin RDF-tietomallin mukaista tietoa. Tämä video näyttää lyhyesti, miten helposti voit tuoda RDF-aineistoja Profium Sense -graafitietokantaan käyttäen Web-käyttöliittymää. Videossa hyödynnetään geonames.org-palvelusta haettua maantieteellistä avointa datasettiä Irlannista. Tietojen sisääntuonnin jälkeen näytämme, miten voit tarkastella tuodun datan solmujen ominaisuuksia ja sitä miten  voit visualisoida valitun solmun kaikki […]

Ajattelin jakaa ajatuksiani eräästä viimeaikaisista innovaatioistamme, joita olemme työstäneet Profiumissa. Tämän artikkelin tarkoituksena on herättää keskustelua mahdollisista sovellusalueista kehittämällemme algoritmille. Algoritmi voi tulla avuksi esimerkiksi työmarkkinoiden kohtaanto-ongelmassa. Työmme taustalla on itse kehittämämme sääntöpohjainen päättelykone. Tuemme päättelykoneessa datalog-luokan ilmaisuvoimaisia sääntöjä. Tämä tarkoittaa sitä, että olemassa olevasta tiedosta voidaan päätellä uutta tietoa kuten alla olevat pseudosyntakset englanninkieliset […]

LUE ENGLANNINKIELINEN KIRJOITUS “Artificial Intelligence and intelligent Fraud Detection”   Profium Sense Päättelykoneen sääntöjä voi analyytikkokin muokata helposti graafisen käyttöliittymän avulla ilman ohjelmointitaitoja.

Työnvälitysportaalit ovat suosittuja mainospaikkoja, joissa yritykset ilmoittavat avoimista työpaikoistaan toivoen pätevien hakijoiden jättävän hakemuksensa, ja joihin työnhakijat voivat tallentaa ansiolutettelonsa. Tälläiset työnvälityssivustot perustuvat yleensä perinteiseen lomakepohjaiseen hakuun. Niissä sekä työnhakijan että työnantajan on kokeiltava monia hakutermejä kuten erilaisia tehtävä-/ammattinimikkeitä (esim. henkilöstösihteeri, HR-assistentti, henkilöstöasiantuntija) nähdäkseen löytyykö hakukriteereihin sopivaa työtä tai tekijää. Kohtaantoa voidaan parantaa huomattavasti semanttisella […]

Big Data -aikanamme ohjelmistot käsittelevät suunnattoman laajaa kompleksista tietomäärää, lukuisista erilaisista lähteistä. Perinteiset relaatiotietokannat edellyttävät tietorakenteen täsmentämistä, ja mitä monimutkaisempia käsitteiden välisiä suhteita datassa on, sitä haastavammaksi tietokannan suunnittelu käy. Vaihtoehtoisesti graafitietokanta voi mallintaa paremmin tosielämän tilanteiden tiedon ja käsitteiden suhteita ja rakennetta. Tältä pohjalta Profium Sense tehostaa tosiaikaisen tiedon käsittelyä päättelysääntöjen ja semanttisen tekoälyn avulla. […]