[karpov.Courses] Хардкорный machine learning. Часть 2 из 5 (Валерий Бабушкин, Александр Сахнов)

Хардкорный Machine Learning. Часть 2 [karpov.courses] КАК ПРОХОДИТ ОБУЧЕНИЕ: Решайте реальные задачи: — Решаем сложные ML-задачи — Строим своё приложение с применением всего, чему вы научитесь — Не только обучаем модельки, а изучаем их и настраиваем всё, что нужно для их работы Используйте нашу инфраструктуру: — Работа на выделенном сервере — Данные - из реальных задач — Изучайте решения преподавателей и других студентов Задавайте любые вопросы в поддержку: — Обсуждайте задачи и проекты с преподавателями и менторами — Вашими менторами будут ML-инженеры из ведущих компаний в России ДЛЯ КОГО ЭТА ПРОГРАММА: ML-разработчик Вы уже имеет опыт работы в областях связанных с машинным обучением и хотите понять, как решать специфические задачи. Тимлид Программа поможет вам понять, как лучше создать сервис, который сможет решать сложные бизнес-задачи с использованием машинного обучения. От момента постановки задачи, до запуска приложения на основе ML алгоритмов в работу. ПРОГРАММА КУРСА: ВЫ ОСВОИТЕ: Динамическое ценообразование Научим делать динамическое ценообразование на основе машинного обучения, что позволит вам максимизировать прибыль в компании, в которой вы работаете и построить баланс между трафиком, выручкой и маржой. Matching Матчинг решает несколько важных проблем для любых компаний. Вы научитесь выявлять товары-дубли по их названиям. Научитесь сопоставлять покупателей в онлайне, приложении и в офлайне. Сможете мониторить цены постоянно Uplift-моделирование Научим делать uplift-моделирование от постановки задачи до реализации. Данный тип моделирования позволит учесть изменения в поведении клиентов, которые, к примеру, были вызваны рекламной акцией (реализация модели next best action). Благодаря данной модели можно будет планировать и своевременно предлагать определенным клиентам нужные акции и особые цены. A/B тестирование при помощи ML Вы научитесь использовать ML алгортимы для ускорения A/B тестов. Помимо этого тесты станут намного более чувствительными, а плохо показывающие себя тесты можно будет быстро выявить и отключить. Поддержание жизни ML-модели ML-модели со временем умирают. Чтобы этого не происходило её надо доучивать. Мы научим делать это правильно.