О проекте
СМИ о нас
Наверх
Библиотека, используемая для построения прогноза временных рядов. Имеет открытый исходный код. Отлично проявляет себя при работе с рядами, имеющими сезонный эффект. С ее помощью можно прогнозировать различные бизнес-показатели и выстраивать дефолтные прогнозы. Пригодится для использования аналитикам, программистам и разработчикам. Знать устройство предсказательных моделей при этом не обязательно.
8 МесяцевПрограмма курса
Курс разделён на пять тематических блоков, на освоение каждого из них у вас уйдёт максимум полтора месяца. За это время вы научитесь повышать чувствительность А/В-тестов, строить рекомендательные системы и решать другие нестандартные задачи в сфере машинного обучения.
1.
Ранжирование и матчинг2.
Динамическое ценообразование3.
Uplift-моделирование4.
Продвинутое А/В-тестирование5.
Рекомендательные системыЧему вы научитесь
Понимать технические тонкости устройства систем матчинга и ранжированияРаботать с актуальными для ценообразования метрикамиПроектировать библиотеки факторовПрименять методы повышения чувствительности А/В-тестовОбучать глубокие сети и модели ранжирования для создания рекомендательных систем