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
Сегментация объектов на спутниковых снимках (Kaggle DSTL)
Артур Кузин
X5 Retail Group
Машинное обучение в электронной коммерции - практика использования и подводные камни
Александр Сербул
1С-Битрикс
Применение машинного обучения для генерации структурированных сниппетов в поисковых системах по трудоустройству
Никита Спирин
Datastars