Cкоринговые модели нового типа: анализируем действия клиентаМашинное обучение
Доклад принят в программу конференции
Тезисы
Кейс 1: как обеспечить максимально быструю (без привлечения людей-экспертов), удобную (радикальное сокращение экранных форм) и эффективную оценку клиентов за счет анализа поведенческой информации клиентов (в частности, истории финансовых транзакций).
Кейс 2: сегментация клиентов на основе их финансового поведения (анализ данных высокой размерности и большого размера).
Доклад посвящен обзору некоторых приемов машинного обучения, которые используются для решения этой задачи
Другие доклады секции Машинное обучение
Поиск признаков мошенничества в убытках по медицинскому страхованию
Василий Рязанов
СК "Альянс Жизнь"
Применение машинного обучения для генерации структурированных сниппетов в поисковых системах по трудоустройству
Никита Спирин
Datastars
Машинное обучение в электронной коммерции - практика использования и подводные камни
Александр Сербул
1С-Битрикс
Сегментация объектов на спутниковых снимках (Kaggle DSTL)
Артур Кузин
X5 Retail Group