Результат после курса: Научитесь не просто обучать модели, а приносить бизнесу измеряемую в деньгах пользу с помощью ML Для кого курс Освоил базу ML и хочешь дальше углубляться в машинное обучение будешь увереннее чувствовать себя на собеседованиях Нет коммерческого опыта в сфере ML и хочешь попрактиковаться в применении ML на реальных кейсах сможешь внедрять ML в реальные проекты и приносить пользу бизнесу Хочешь больше коммерческого опыта в ML или застрял на позиции джуна и чувствуешь нехватку экспертизы для дальнейшего карьерного роста сможешь обосновать перед руководством, почему тебя стоит повысить Программа курса Введение: 1. Введение: напоминание основ машинного обучения, обзор применений машинного обучения во взаимодействии бизнеса с клиентом и в оптимизации расходов бизнеса. Обзор отраслей, наиболее активно использующих машинное обучение Модуль 1. Увеличение дохода 2. Рекомендательные системы 3. Ценообразование на основе данных: smart pricing и dynamic pricing 4. Лидогенерация: таргетирование с помощью прогнозов вероятности целевого действия, uplift modelling и positive-unlabeled (PU) learning Модуль 2. Минимизация рисков 5. Скоринг клиентов: классическая задача оценки вероятности дефолта, скоринг мошенников и кастомные скоринги 6. Детектирование аномалий или почему антифрод это не просто скоринг Модуль 3. Оптимизация бизнеса 7. Приоритизация расходов 8. Автоматизация работы с помощью deep learningД 9. Оптимизация работы персонала и процессов в компании Дополнительная тема: можно ли с помощью машинного обучения построить новый бизнес, и почему это не так просто
