NoML Recap — моделирование и не только в задачах маркетинга
Никак не дойду до того, чтобы выложить семинар, прошедший в эту среду, но скоро запись будет.
А пока предлагаю вспомнить все доклады, которые у нас были вокруг DS/ML в задачах клиентской аналитики.
Все любят начинать с оттока;)
▫️ Дмитрий Забавин, Вадим Глухов, Сергей Вакунов - Моделирование оттока, удержания и реактивации, 2022 (2 часа).
Uplift моделирование и не только:
▫️ Полина Окунева - Введение в uplift моделирование, 2022 (1 час 5 минут);
▫️ Развитие предыдущей темы: Полина Окунева - Методы Causal Inference, 2022 (1 час 40 минут).
A/B тесты у нас одна из любимых тем)
▫️ Полина Окунева - Погружение в A/B-тестирование. Основные этапы, 2023 (1 час 40 минут);
▫️ Дмитрий Забавин, Вадим Глухов - А/В-тесты в задаче моделирования метрического оттока и реактивации, кейс Аптечной сети 36,6, 2023 (45 минут);
▫️ Любовь Кислинская, Александр Косов - Персонализация баннеров на главном экране "Альфа Мобайл”, 2023 (30 минут);
▫️ Дмитрий Забавин, Егор Шишковец, Вадим Глухов - Kolmogorov ABacus: Фреймворк A/B-тестирования, 2023 (1 час 20 минут);
▫️ Виталий Черемисинов - Как формировать дерево метрик на основе данных, а не ощущений? 2023 (30 минут).
В каком-то смысле развитие темы экспериментов:
▫️ Дмитрий Забавин, Сергей Вакунов - RL-SQL: Решение задачи многорукого бандита методом сэмплирования Томпсона, для произвольных распределений, средствами SQL, 2023 (2 часа).
Одна интересная бизнес-задача, решение которой объединяет в себе ML, A/B тесты и мат. оптимизацию:
▫️ Вазген Амбарцумов - Машинное обучение в банковском ценообразовании: VBP, 2022 (1 час).
Про рекомендательные системы:
▫️ Александр Арланов, Игорь Веретенников - Рекомендательная система для увеличения продаж, 2022 (1 час);
▫️ Продолжение предыдущего кейса с более глубоким погружением: Игорь Веретенников, Даниил Струнов, Павел Рачицкий - Графовые нейронные сети: сравнительный анализ, 2023 (1 час 5 минут);
▫️ Алексей Васильев - Рекомендашки "на коленке" за 1 час, 2022 (1 час 10 минут, ну то есть почти за 1 час)).
Никак не дойду до того, чтобы выложить семинар, прошедший в эту среду, но скоро запись будет.
А пока предлагаю вспомнить все доклады, которые у нас были вокруг DS/ML в задачах клиентской аналитики.
Все любят начинать с оттока;)
▫️ Дмитрий Забавин, Вадим Глухов, Сергей Вакунов - Моделирование оттока, удержания и реактивации, 2022 (2 часа).
Uplift моделирование и не только:
▫️ Полина Окунева - Введение в uplift моделирование, 2022 (1 час 5 минут);
▫️ Развитие предыдущей темы: Полина Окунева - Методы Causal Inference, 2022 (1 час 40 минут).
A/B тесты у нас одна из любимых тем)
▫️ Полина Окунева - Погружение в A/B-тестирование. Основные этапы, 2023 (1 час 40 минут);
▫️ Дмитрий Забавин, Вадим Глухов - А/В-тесты в задаче моделирования метрического оттока и реактивации, кейс Аптечной сети 36,6, 2023 (45 минут);
▫️ Любовь Кислинская, Александр Косов - Персонализация баннеров на главном экране "Альфа Мобайл”, 2023 (30 минут);
▫️ Дмитрий Забавин, Егор Шишковец, Вадим Глухов - Kolmogorov ABacus: Фреймворк A/B-тестирования, 2023 (1 час 20 минут);
▫️ Виталий Черемисинов - Как формировать дерево метрик на основе данных, а не ощущений? 2023 (30 минут).
В каком-то смысле развитие темы экспериментов:
▫️ Дмитрий Забавин, Сергей Вакунов - RL-SQL: Решение задачи многорукого бандита методом сэмплирования Томпсона, для произвольных распределений, средствами SQL, 2023 (2 часа).
Одна интересная бизнес-задача, решение которой объединяет в себе ML, A/B тесты и мат. оптимизацию:
▫️ Вазген Амбарцумов - Машинное обучение в банковском ценообразовании: VBP, 2022 (1 час).
Про рекомендательные системы:
▫️ Александр Арланов, Игорь Веретенников - Рекомендательная система для увеличения продаж, 2022 (1 час);
▫️ Продолжение предыдущего кейса с более глубоким погружением: Игорь Веретенников, Даниил Струнов, Павел Рачицкий - Графовые нейронные сети: сравнительный анализ, 2023 (1 час 5 минут);
▫️ Алексей Васильев - Рекомендашки "на коленке" за 1 час, 2022 (1 час 10 минут, ну то есть почти за 1 час)).
👍5
Запись семинара
▫️ Дмитрий Забавин - Статистический профиль клиента (1 час 35 минут).
▫️ Презентация в базе знаний→
▫️ Дмитрий Забавин - Статистический профиль клиента (1 час 35 минут).
▫️ Презентация в базе знаний→
🔥2
Семинар про математическую оптимизацию
▫️ 25 октября (среда), 17:00 МСК
▫️ Подключение→
Выступает: Максим Гончаров, GlowByte Advanced Analytics / Kolmogorov AI
Тема: Введение в прикладную математическую оптимизацию
Аннотация
Этим летом у нас в команде продвинутой аналитики GlowByte проходила летняя практика, посвящённая приложениям методов математической оптимизации.
Всем нашим практикантам, кстати, привет;)
В рамках этой практики наш уважаемый Максим Вадимович прочитал обзорную вводную лекцию. Эта лекция получилась на наш взгляд весьма полезной, мы её даже провели в паре университетов, и теперь решили повторить публично здесь, в NoML.
Лекция будет полезна в двух случаях:
1. если у вас уже есть опыт в DS/ML, но вам еще не приходилось сталкиваться вплотную с оптимизацией и вы как раз ищете с чего бы начать;
2. если вы получаете профильное образование в области мат. оптимизации и исследования операций и хотите освежить понимание полной картины, а также расширить свой кругозор в части приложений.
На лекции вас ждёт:
▫️ Напоминание основных терминов и объектов задач математической оптимизации;
▫️ Классификация оптимизационных задач и алгоритмов в различных разрезах;
▫️ Классификация основных сценариев применения методов оптимизации, а также избранные примеры реальных проектов;
▫️ Очень краткий обзор солверов, который хотелось бы плавно перевести в дискуссию, и обсудить последние новости отечественного рынка.
Людей с опытом в теме Максим просил не приходить, чтобы не тратить время))
▫️ 25 октября (среда), 17:00 МСК
▫️ Подключение→
Выступает: Максим Гончаров, GlowByte Advanced Analytics / Kolmogorov AI
Тема: Введение в прикладную математическую оптимизацию
Аннотация
Этим летом у нас в команде продвинутой аналитики GlowByte проходила летняя практика, посвящённая приложениям методов математической оптимизации.
Всем нашим практикантам, кстати, привет;)
В рамках этой практики наш уважаемый Максим Вадимович прочитал обзорную вводную лекцию. Эта лекция получилась на наш взгляд весьма полезной, мы её даже провели в паре университетов, и теперь решили повторить публично здесь, в NoML.
Лекция будет полезна в двух случаях:
1. если у вас уже есть опыт в DS/ML, но вам еще не приходилось сталкиваться вплотную с оптимизацией и вы как раз ищете с чего бы начать;
2. если вы получаете профильное образование в области мат. оптимизации и исследования операций и хотите освежить понимание полной картины, а также расширить свой кругозор в части приложений.
На лекции вас ждёт:
▫️ Напоминание основных терминов и объектов задач математической оптимизации;
▫️ Классификация оптимизационных задач и алгоритмов в различных разрезах;
▫️ Классификация основных сценариев применения методов оптимизации, а также избранные примеры реальных проектов;
▫️ Очень краткий обзор солверов, который хотелось бы плавно перевести в дискуссию, и обсудить последние новости отечественного рынка.
Людей с опытом в теме Максим просил не приходить, чтобы не тратить время))
👍12
NoML Recap — математическая оптимизация
Запись прошедшего семинара всё еще в процессе, а пока напомним наш плейлист по теме методов оптимизации.
▫️ Александр Собенников - Оптимизация графиков производства на примере отгрузки нефтепродуктов, 2021 (1 час 35 минут).
▫️ Артур Саакян - Прикладные задачи дискретной оптимизации, 2023 (1 час 5 минут).
▫️ Василий Замолотов - Эффективное планирование шихтования и оптимизация логистики, 2023 (1 час 5 минут).
▫️ Вазген Амбарцумов - Машинное обучение в банковском ценообразовании: VBP, 2022 (1 час).
▫️ Александра Московко, Александр Собенников - Оптимизация цикла измельчения цемента, 2023 (2 часа 15 минут).
▫️ Александр Собенников - Решение оптимизационных задач в новых реалиях, 2022 (1 час).
▫️ Максим Гончаров - Комплексный подход к оптимизации ассортимента, 2021 (1 час 25 минут).
▫️ Андрей Иванов - Применение квантильных оценок и прогнозирования вероятностных распределений в задачах прогнозно-оптимизационной аналитики, 2022 (1 час 10 минут).
▫️ Владимир Яхлаков - Генетические алгоритмы в оптимизации. Взгляд, упрощающий применение, 2023 (2 часа 10 минут).
▫️ Максим Гончаров - Комбинация глобальных и локальных методов математической оптимизации, 2023 (1 час 40 минут).
▫️ Сергей Грачев - Мультиагентные технологии: решение сложных бизнес задач на принципах самоорганизации активных агентов, 2023 (2 часа 5 минут).
▫️ Максим Гончаров - Использование глобальных методов поиска и оптимизации для решения задачи Feature Selection, 2023 (1 час 35 минут).
Ну и еще раз вспомним прошедший недавно вебинар Yandex Cloud, на котором мы выступали:
▫️ Дмитрий Рыбалко, Максим Гончаров, Илья Лещёв - Математическая оптимизация для бизнеса в Yandex DataSphere,2023 (1 час 5 минут).
Запись прошедшего семинара всё еще в процессе, а пока напомним наш плейлист по теме методов оптимизации.
▫️ Александр Собенников - Оптимизация графиков производства на примере отгрузки нефтепродуктов, 2021 (1 час 35 минут).
▫️ Артур Саакян - Прикладные задачи дискретной оптимизации, 2023 (1 час 5 минут).
▫️ Василий Замолотов - Эффективное планирование шихтования и оптимизация логистики, 2023 (1 час 5 минут).
▫️ Вазген Амбарцумов - Машинное обучение в банковском ценообразовании: VBP, 2022 (1 час).
▫️ Александра Московко, Александр Собенников - Оптимизация цикла измельчения цемента, 2023 (2 часа 15 минут).
▫️ Александр Собенников - Решение оптимизационных задач в новых реалиях, 2022 (1 час).
▫️ Максим Гончаров - Комплексный подход к оптимизации ассортимента, 2021 (1 час 25 минут).
▫️ Андрей Иванов - Применение квантильных оценок и прогнозирования вероятностных распределений в задачах прогнозно-оптимизационной аналитики, 2022 (1 час 10 минут).
▫️ Владимир Яхлаков - Генетические алгоритмы в оптимизации. Взгляд, упрощающий применение, 2023 (2 часа 10 минут).
▫️ Максим Гончаров - Комбинация глобальных и локальных методов математической оптимизации, 2023 (1 час 40 минут).
▫️ Сергей Грачев - Мультиагентные технологии: решение сложных бизнес задач на принципах самоорганизации активных агентов, 2023 (2 часа 5 минут).
▫️ Максим Гончаров - Использование глобальных методов поиска и оптимизации для решения задачи Feature Selection, 2023 (1 час 35 минут).
Ну и еще раз вспомним прошедший недавно вебинар Yandex Cloud, на котором мы выступали:
▫️ Дмитрий Рыбалко, Максим Гончаров, Илья Лещёв - Математическая оптимизация для бизнеса в Yandex DataSphere,2023 (1 час 5 минут).
🔥4👍2
Запись семинара
▫️ Максим Гончаров - Введение в прикладную математическую оптимизацию (1 час 35 минут).
▫️ Презентация в базе знаний→
▫️ Максим Гончаров - Введение в прикладную математическую оптимизацию (1 час 35 минут).
▫️ Презентация в базе знаний→
👍5
Книги и курсы не только про ML и оптимизацию
(но и про бизнес задачи в предметных областях)
У меня тут завалялась подборка по мотивам прошедшей летней практики в команде GlowByte Advanced Analytics. Раз тема всплыла, пришло время этой подборки.
Основная идея нашей летней практики была в том, чтобы во-первых раскрыть для участников тему важности методов оптимизации при решении задач связанных с анализом данных, а во-вторых хотя бы немного погрузить участников в предметные области, в которых все эти задачи возникают. Погружение в предметные области проходило в соответсвии с направлениями внутри практики продвинутой аналитики:
▫️ Аналитика цепочек поставок;
▫️ Производственная аналитика;
▫️ Маркетинг и клиентская аналитика;
▫️ (А еще у нас есть направление моделирования в финансах и рисках, но в этот раз до этих задач не дошли, обязательно будет на летней практике в следующем году. А больше деталей про структуру команды GlowByte AA можно узнать из записи этого созвона).
Ну так вот, хотелось поделиться подборкой курсов и книг, с которыми стоит ознакомиться, если хочется продолжить погружение в анализ данных, но с уклоном в предметные области этих направлений.
Аналитика цепочек поставок
▫️ Специализация от MIT на edx: Supply Chain Management. Включает в себя 6 курсов, материалы курсов открыты. С точки зрения математики местами может показаться слишком просто и очевидно, но ценность курсов в освоении терминологии и достаточно полном обзоре бизнес задач, возникающих в этой области: закупки, логистика, складская аналитика, товарная аналитика, ценообразование, интегрированное планирование, элементы финансов и много чего еще. К каждому курсу есть список дополнительной литературы, так что по этой части и добавить нечего. Всем, кто хочет в DS/ML x Supply Chain, горячо рекомендую эти курсы.
Производственная аналитика
▫️ Аналогично, есть специализация от MIT на edx: Principles of Manufacturing. Состоит из 8 курсов, материалы курсов также открыты. Набор этих курсов дает хорошее представление о применении дескриптивной, предиктивной и прескриптивной аналитики в производстве. Причем тут скорее даже не предметную область производственных процессов, а про индустрию в целом, есть и про цепочки поставок, и про финансы и про управление. Эта специализация на мой взгляд не с таким полным покрытием как Supply Chain Management на edx, но тоже ничего, для начала ознакомления с направлением отлично подойдет.
Помимо этих курсов еще несколько книг:
▫️ Введение в анализ данных в контексте производства: R. Hill, S. Berry - Guide to Industrial Analytics, 2021.
▫️ Больше методологические истории про предиктивное обслуживание: Mobley R.K. - An Introduction to Predictive Maintenance, 2002.
▫️ Свежая книга, содержание и отрывки глав, которые удалось найти, выглядят весьма заманчиво, но полного текста я пока не видел: A. Vagaská, M. Gombár, A. Panda - Optimization Methods in Mathematical Modeling of Technological Processes, 2023.
(но и про бизнес задачи в предметных областях)
У меня тут завалялась подборка по мотивам прошедшей летней практики в команде GlowByte Advanced Analytics. Раз тема всплыла, пришло время этой подборки.
Основная идея нашей летней практики была в том, чтобы во-первых раскрыть для участников тему важности методов оптимизации при решении задач связанных с анализом данных, а во-вторых хотя бы немного погрузить участников в предметные области, в которых все эти задачи возникают. Погружение в предметные области проходило в соответсвии с направлениями внутри практики продвинутой аналитики:
▫️ Аналитика цепочек поставок;
▫️ Производственная аналитика;
▫️ Маркетинг и клиентская аналитика;
▫️ (А еще у нас есть направление моделирования в финансах и рисках, но в этот раз до этих задач не дошли, обязательно будет на летней практике в следующем году. А больше деталей про структуру команды GlowByte AA можно узнать из записи этого созвона).
Ну так вот, хотелось поделиться подборкой курсов и книг, с которыми стоит ознакомиться, если хочется продолжить погружение в анализ данных, но с уклоном в предметные области этих направлений.
Аналитика цепочек поставок
▫️ Специализация от MIT на edx: Supply Chain Management. Включает в себя 6 курсов, материалы курсов открыты. С точки зрения математики местами может показаться слишком просто и очевидно, но ценность курсов в освоении терминологии и достаточно полном обзоре бизнес задач, возникающих в этой области: закупки, логистика, складская аналитика, товарная аналитика, ценообразование, интегрированное планирование, элементы финансов и много чего еще. К каждому курсу есть список дополнительной литературы, так что по этой части и добавить нечего. Всем, кто хочет в DS/ML x Supply Chain, горячо рекомендую эти курсы.
Производственная аналитика
▫️ Аналогично, есть специализация от MIT на edx: Principles of Manufacturing. Состоит из 8 курсов, материалы курсов также открыты. Набор этих курсов дает хорошее представление о применении дескриптивной, предиктивной и прескриптивной аналитики в производстве. Причем тут скорее даже не предметную область производственных процессов, а про индустрию в целом, есть и про цепочки поставок, и про финансы и про управление. Эта специализация на мой взгляд не с таким полным покрытием как Supply Chain Management на edx, но тоже ничего, для начала ознакомления с направлением отлично подойдет.
Помимо этих курсов еще несколько книг:
▫️ Введение в анализ данных в контексте производства: R. Hill, S. Berry - Guide to Industrial Analytics, 2021.
▫️ Больше методологические истории про предиктивное обслуживание: Mobley R.K. - An Introduction to Predictive Maintenance, 2002.
▫️ Свежая книга, содержание и отрывки глав, которые удалось найти, выглядят весьма заманчиво, но полного текста я пока не видел: A. Vagaská, M. Gombár, A. Panda - Optimization Methods in Mathematical Modeling of Technological Processes, 2023.
👍2
Клиентская аналитика
Как ни странно, хороших курсов с полным покрытием бизнес задач в маркетинге нет (по крайне мере мне такие не известны). Тут можно снова порекомендовать следующие книги.
▫️ Вот по этой сам когда-то давно знакомился с предметной областью, разделы именно про бизнес задачи вроде бы не потеряли актуальность: G.S. Linoff, M.J.A. Berry - Data Mining Techniques: For Marketing, Sales, and Customer Relationship Management, 2011.
▫️ А вот эту книгу многие коллеги очень рекомендуют, но сам я пока так и не добрался: I.Katsov - Introduction to Algorithmic Marketing, 2017.
А когда я говорю про полное покрытие задач маркетинга, хочется видеть какой нибудь курс или учебник, где есть всё: отток, отклик, аплифт, рекомендательные системы, ценообразование / VBP, маркетинговая оптимизация / NBA …, то есть систематическое изложение всех задач, как целевого маркетинга, так и массового.
Буквально вчера нашёл вот такую относительно свежую книгу от проверенного автора:
▫️ B. Baesens, A. De Caigny - Customer Lifetime Value Modeling with Applications in Python and R, 2022.
Полный текст пока не видел, но если судить по содержанию, например, тема NBA/MO не раскрыта.
Если тут кто-то может что-то порекомендовать, делитесь в чате @noml_community.
Аналитика в финансах и рисках
Хотя задач из этой области в нашей летней практике в этот раз не было. Для полноты картины пусть тоже будет подборка.
▫️ С точки зрения общего введения в финансы и понимания принципов финансового инжиниринга можно порекомендовать опять же специализацию MIT на edx: Finance. Материалы курсов открыты.
Из книг:
▫️ Классика, чтобы еще глубже погрузиться в численные финансы (правда без портфельной теории): Hull - Options, Futures, and Other Derivatives, 11th ed., 2021.
▫️ А про методы оптимизации в приложении именно к портфельной теории есть отдельное большое количество литературы, среди которой даже тяжело выделить что-то одно.
Мы же в нашей практике занимаемся задачами больше с уклоном в кредитные и операционные риски, а также актураный анализ. По кредитным рискам, как обычно, порекомендуем вот эти книги:
▫️ B. Baesens, D. Roesch, H. Scheule - Credit Risk Analytics, 2016 (плюс примеры на R).
▫️ B. Tiziano - IFRS 9 and CECL Credit Risk Modelling and Validation, 2019.
▫️ B. Tiziano - Stress Testing and Risk Integration in Banks, 2016.
А про другие задачи финансов и математику актуарного анализа как нибудь в другой раз;)
P.S.: В общем какой тут можно сделать вывод? Если бы у MIT была бы еще хорошая специализация по клиентской аналитике и численному маркетингу, то MIT по уровню почти бы дотянул до практики Advanced Analytics в GlowByte))
Как ни странно, хороших курсов с полным покрытием бизнес задач в маркетинге нет (по крайне мере мне такие не известны). Тут можно снова порекомендовать следующие книги.
▫️ Вот по этой сам когда-то давно знакомился с предметной областью, разделы именно про бизнес задачи вроде бы не потеряли актуальность: G.S. Linoff, M.J.A. Berry - Data Mining Techniques: For Marketing, Sales, and Customer Relationship Management, 2011.
▫️ А вот эту книгу многие коллеги очень рекомендуют, но сам я пока так и не добрался: I.Katsov - Introduction to Algorithmic Marketing, 2017.
А когда я говорю про полное покрытие задач маркетинга, хочется видеть какой нибудь курс или учебник, где есть всё: отток, отклик, аплифт, рекомендательные системы, ценообразование / VBP, маркетинговая оптимизация / NBA …, то есть систематическое изложение всех задач, как целевого маркетинга, так и массового.
Буквально вчера нашёл вот такую относительно свежую книгу от проверенного автора:
▫️ B. Baesens, A. De Caigny - Customer Lifetime Value Modeling with Applications in Python and R, 2022.
Полный текст пока не видел, но если судить по содержанию, например, тема NBA/MO не раскрыта.
Если тут кто-то может что-то порекомендовать, делитесь в чате @noml_community.
Аналитика в финансах и рисках
Хотя задач из этой области в нашей летней практике в этот раз не было. Для полноты картины пусть тоже будет подборка.
▫️ С точки зрения общего введения в финансы и понимания принципов финансового инжиниринга можно порекомендовать опять же специализацию MIT на edx: Finance. Материалы курсов открыты.
Из книг:
▫️ Классика, чтобы еще глубже погрузиться в численные финансы (правда без портфельной теории): Hull - Options, Futures, and Other Derivatives, 11th ed., 2021.
▫️ А про методы оптимизации в приложении именно к портфельной теории есть отдельное большое количество литературы, среди которой даже тяжело выделить что-то одно.
Мы же в нашей практике занимаемся задачами больше с уклоном в кредитные и операционные риски, а также актураный анализ. По кредитным рискам, как обычно, порекомендуем вот эти книги:
▫️ B. Baesens, D. Roesch, H. Scheule - Credit Risk Analytics, 2016 (плюс примеры на R).
▫️ B. Tiziano - IFRS 9 and CECL Credit Risk Modelling and Validation, 2019.
▫️ B. Tiziano - Stress Testing and Risk Integration in Banks, 2016.
А про другие задачи финансов и математику актуарного анализа как нибудь в другой раз;)
P.S.: В общем какой тут можно сделать вывод? Если бы у MIT была бы еще хорошая специализация по клиентской аналитике и численному маркетингу, то MIT по уровню почти бы дотянул до практики Advanced Analytics в GlowByte))
🔥6👍3
Созвон про State of AI
▫️ 2 ноября (четверг), 19:00 МСК
▫️ Google Meet→
Все тут недавно репостили State of AI Report 2023.
Пришло время обсудить и обменяться мнениями о текущем положении дел в AI, ML, DS и продвинутой аналитике.
▫️ 2 ноября (четверг), 19:00 МСК
▫️ Google Meet→
Все тут недавно репостили State of AI Report 2023.
Пришло время обсудить и обменяться мнениями о текущем положении дел в AI, ML, DS и продвинутой аналитике.
🔥2👍1
Курс A2nced про DS/ML в маркетинге
К вопросу о курсах, совсем скоро запускается новый поток нашего интенсива «Продвинутая аналитика и машинное обучение в маркетинге», пока еще есть места.
▫️ Даты обучения: 13-17 ноября 2023 г.
▫️ Формат: онлайн (10:00-14:00 по Москве).
Преподаватели — наши активные спикеры NoML:
▫️ Дмитрий Забавин, архитектор решений Data Science практики GlowByte Advanced Analytics.
▫️ Вадим Глухов, ведущий консультант направления клиентской аналитики практики GlowByte Advanced Analytics.
В программе интенсива:
▫️ Жизненный цикл клиента. Универсальный пайплайн обучения модели. Подготовка и оценка результатов пилота.
▫️ Оценка склонности клиента к продукту. Естественный трафик. Целевой трафик. Клиенты без истории.
▫️ Отклик клиента на продукт.
▫️ Отток клиентов. Определение оттока. Идентификация оттока. Удержание и реактивация клиентов.
▫️ Оценка эффекта модели.
▫️ Также наши эксперты поделятся профессиональными секретами эффективного решения этих задач исходя из опыта проектов GlowByte.
Интенсив подойдет:
▫️ Специалистам DS, желающим освоить предметную область клиентской аналитики.
▫️ Маркетинговым / продуктовым аналитикам, маркетологам, PO, PM, желающим погрузиться в область DS.
▫️ И всем специалистам, которые интересуются областью Data Science и хотят расширить свой кругозор эффективными приложениями ML/DS в решении различных бизнес-задач.
Вас ждет:
▫️ 5 дней обучения, 20 академических часов;
▫️ Живая беседа в формате вопрос-ответ в период обучения с преподавателями;
▫️ Практические задания по пройденному материалу;
▫️ 2 месяца доступ к записям и материалам обучения;
▫️ Сертификат от A2nced x GlowByte (это вам не диплом MIT);
Подробнее о программе→
Курс платный, узнать больше и записаться можно у Людмилы Локтевой @ldMiila.
К вопросу о курсах, совсем скоро запускается новый поток нашего интенсива «Продвинутая аналитика и машинное обучение в маркетинге», пока еще есть места.
▫️ Даты обучения: 13-17 ноября 2023 г.
▫️ Формат: онлайн (10:00-14:00 по Москве).
Преподаватели — наши активные спикеры NoML:
▫️ Дмитрий Забавин, архитектор решений Data Science практики GlowByte Advanced Analytics.
▫️ Вадим Глухов, ведущий консультант направления клиентской аналитики практики GlowByte Advanced Analytics.
В программе интенсива:
▫️ Жизненный цикл клиента. Универсальный пайплайн обучения модели. Подготовка и оценка результатов пилота.
▫️ Оценка склонности клиента к продукту. Естественный трафик. Целевой трафик. Клиенты без истории.
▫️ Отклик клиента на продукт.
▫️ Отток клиентов. Определение оттока. Идентификация оттока. Удержание и реактивация клиентов.
▫️ Оценка эффекта модели.
▫️ Также наши эксперты поделятся профессиональными секретами эффективного решения этих задач исходя из опыта проектов GlowByte.
Интенсив подойдет:
▫️ Специалистам DS, желающим освоить предметную область клиентской аналитики.
▫️ Маркетинговым / продуктовым аналитикам, маркетологам, PO, PM, желающим погрузиться в область DS.
▫️ И всем специалистам, которые интересуются областью Data Science и хотят расширить свой кругозор эффективными приложениями ML/DS в решении различных бизнес-задач.
Вас ждет:
▫️ 5 дней обучения, 20 академических часов;
▫️ Живая беседа в формате вопрос-ответ в период обучения с преподавателями;
▫️ Практические задания по пройденному материалу;
▫️ 2 месяца доступ к записям и материалам обучения;
▫️ Сертификат от A2nced x GlowByte (это вам не диплом MIT);
Подробнее о программе→
Курс платный, узнать больше и записаться можно у Людмилы Локтевой @ldMiila.
Мероприятия NoML в ноябре
▫️ 02.11 (чт) 19:00 МСК | созвон | Обсуждение State of AI Report (ничего интересного, кстати, не обсудили, так что и записи не будет).
▫️ 07.11 (вт) 17:00 МСК | семинар | Артём Хакимов (МТС BigData), Ambrosia — Open Source библиотека для работы с A/B тестами и экспериментами.
▫️ 08.11 (ср) 17:00 МСК | семинар | 1. Вадим Глухов (GlowByte/DataSapience), Kolmogorov ABacus — Еще одна Open Source библиотека для A/B; 2. Альфия Харламова (GlowByte/DataSapience), Kolmogorov Continuity — Решение корпоративного класса для управления экспериментами.
▫️ 16.11 (чт) 19:00 МСК | созвон | Продвинутые методы в скоринге и моделировании кредитных рисков.
▫️ 22.11 (ср) 17:00 МСК | семинар | Тема уточняется.
▫️ 29.11 (ср) 17:00 МСК | семинар | Максим Кочуров (PyMC Labs) - Декомпозиция дисперсии в байесовских моделях.
Детальные анонсы и ссылки на подключения будут появляться ближе к делу в канале @noml_digest и чате @noml_community.
▫️ 02.11 (чт) 19:00 МСК | созвон | Обсуждение State of AI Report (ничего интересного, кстати, не обсудили, так что и записи не будет).
▫️ 07.11 (вт) 17:00 МСК | семинар | Артём Хакимов (МТС BigData), Ambrosia — Open Source библиотека для работы с A/B тестами и экспериментами.
▫️ 08.11 (ср) 17:00 МСК | семинар | 1. Вадим Глухов (GlowByte/DataSapience), Kolmogorov ABacus — Еще одна Open Source библиотека для A/B; 2. Альфия Харламова (GlowByte/DataSapience), Kolmogorov Continuity — Решение корпоративного класса для управления экспериментами.
▫️ 16.11 (чт) 19:00 МСК | созвон | Продвинутые методы в скоринге и моделировании кредитных рисков.
▫️ 22.11 (ср) 17:00 МСК | семинар | Тема уточняется.
▫️ 29.11 (ср) 17:00 МСК | семинар | Максим Кочуров (PyMC Labs) - Декомпозиция дисперсии в байесовских моделях.
Детальные анонсы и ссылки на подключения будут появляться ближе к делу в канале @noml_digest и чате @noml_community.
Митап Tinkoff Lab
▫️ 9 ноября, 19:00 МСК.
▫️ Офлайн в офисе Тинькофф в БЦ «Водный», и онлайн.
На следующей неделе у коллег из Tinkoff Lab тоже ивент.
“У команды Тинькофф есть своя лаборатория в МФТИ, где сотрудники и лаборанты работают над задачами в сфере ИИ. Несколько раз в год они проводят Tinkoff Lab Event, на котором рассказывают о свежих проектах. И 9 ноября как раз пройдет очередное мероприятие. Что-то вроде отчетного концерта, но про науку и искусственный интеллект.
Будут доклады лаборантов, сессия вопросов и ответов с менторами и руководителями, много неформального общения и пицца. Если вы не в Москве — не беда, для иногородних участников организаторы предусмотрели трансляцию.”
Темы докладов:
▫️ Софья Ло Чичеро (Tinkoff Lab), Ранний выход для текстовых диффузий.
▫️ Кирилл Овчаренко (Tinkoff Lab), Deepfake Detection.
▫️ Нурлан Рахимжанов (Tinkoff Lab), Language Code-Switching ASR.
Подробности и регистрация тут→
▫️ 9 ноября, 19:00 МСК.
▫️ Офлайн в офисе Тинькофф в БЦ «Водный», и онлайн.
На следующей неделе у коллег из Tinkoff Lab тоже ивент.
“У команды Тинькофф есть своя лаборатория в МФТИ, где сотрудники и лаборанты работают над задачами в сфере ИИ. Несколько раз в год они проводят Tinkoff Lab Event, на котором рассказывают о свежих проектах. И 9 ноября как раз пройдет очередное мероприятие. Что-то вроде отчетного концерта, но про науку и искусственный интеллект.
Будут доклады лаборантов, сессия вопросов и ответов с менторами и руководителями, много неформального общения и пицца. Если вы не в Москве — не беда, для иногородних участников организаторы предусмотрели трансляцию.”
Темы докладов:
▫️ Софья Ло Чичеро (Tinkoff Lab), Ранний выход для текстовых диффузий.
▫️ Кирилл Овчаренко (Tinkoff Lab), Deepfake Detection.
▫️ Нурлан Рахимжанов (Tinkoff Lab), Language Code-Switching ASR.
Подробности и регистрация тут→
Семинар про библиотеку Ambrosia
Сегодня и завтра у нас доклады про инструменты для работы с A/B.
Сегодня:
▫️ 7 ноября (вторник), 17:00 МСК
▫️ Подключение→
Выступает: Артём Хакимов, ведущий ML разработчик, МТС BigData
Тема: Ambrosia - Open Source библиотека для работы с A/B тестами и экспериментами
Аннотация
В докладе:
▫️ Рассмотрим основные этапы жизненного цикла A/B тестов в продуктах;
▫️ Разберём как Open Source библиотека Ambrosia помогает автоматизировать и ускорять проведение A/B тестов;
▫️ Также проведём воркшоп с разбором реального кейса с использованием функционала Ambrosia.
Сегодня и завтра у нас доклады про инструменты для работы с A/B.
Сегодня:
▫️ 7 ноября (вторник), 17:00 МСК
▫️ Подключение→
Выступает: Артём Хакимов, ведущий ML разработчик, МТС BigData
Тема: Ambrosia - Open Source библиотека для работы с A/B тестами и экспериментами
Аннотация
В докладе:
▫️ Рассмотрим основные этапы жизненного цикла A/B тестов в продуктах;
▫️ Разберём как Open Source библиотека Ambrosia помогает автоматизировать и ускорять проведение A/B тестов;
▫️ Также проведём воркшоп с разбором реального кейса с использованием функционала Ambrosia.
Семинар про решения Kolmogorov для A/B
▫️ 8 ноября (среда), 17:00 МСК
▫️ Подключение→
Выступают: Вадим Глухов, Альфия Харламова, GlowByte/DataSapience
Тема: Решения Kolmogorov для A/B: открытая библиотека ABacus и корпоративная платформа Continuity
Аннотация
▫️ В первой части Вадим расскажет, что нового появилось в нашей open source библиотеке Kolmogorov ABacus, а также какой функционал можно ожидать в следующих релизах. Доклад будет построен в режиме обновления к тому, что рассказывали этой весной: Kolmogorov ABacus: Фреймворк A/B-тестирования. В целом, можно всю подборку про ABacus вспомнить.
▫️ Во второй части Альфия расскажет о том, как может выглядеть решение корпоративного класса для управления A/B тестами и экспериментами, а также проведёт демонстрацию того, как это реализовано у нас на платформе Kolmogorov.
▫️ 8 ноября (среда), 17:00 МСК
▫️ Подключение→
Выступают: Вадим Глухов, Альфия Харламова, GlowByte/DataSapience
Тема: Решения Kolmogorov для A/B: открытая библиотека ABacus и корпоративная платформа Continuity
Аннотация
▫️ В первой части Вадим расскажет, что нового появилось в нашей open source библиотеке Kolmogorov ABacus, а также какой функционал можно ожидать в следующих релизах. Доклад будет построен в режиме обновления к тому, что рассказывали этой весной: Kolmogorov ABacus: Фреймворк A/B-тестирования. В целом, можно всю подборку про ABacus вспомнить.
▫️ Во второй части Альфия расскажет о том, как может выглядеть решение корпоративного класса для управления A/B тестами и экспериментами, а также проведёт демонстрацию того, как это реализовано у нас на платформе Kolmogorov.
👍1
Про Ambrosia от МТС BigData
Спасибо всем, кто пришел на семинар.
Продублируем полезные ссылки про открытую библиотеку для A/B Ambrosia, о которой сегодня рассказывал Артём:
▫️ GitHub→
▫️ Telegram-чат: Ambrosia Support and Developing→
▫️ Статья: Ambrosia – Open Source-библиотека для работы с A/B-тестами, 2022 (13 минут).
Спасибо всем, кто пришел на семинар.
Продублируем полезные ссылки про открытую библиотеку для A/B Ambrosia, о которой сегодня рассказывал Артём:
▫️ GitHub→
▫️ Telegram-чат: Ambrosia Support and Developing→
▫️ Статья: Ambrosia – Open Source-библиотека для работы с A/B-тестами, 2022 (13 минут).
🤝3
NoML Recap — A/B тесты и эксперименты
Записи семинаров прошедших на этой неделе будут еще через несколько дней, а пока в очередной раз напомню, что у нас было про A/B раньше.
Избранные подборки:
▫️ База по A/B;
▫️ Книги;
▫️ Необычное и специфичное в A/B;
▫️ Дисперсия и Байес в A/B;
▫️ От A/B тестов к многоруким бандитам и RL;
▫️ В тему ландшафта решений A/B.
Записи мероприятий:
▫️ Полина Окунева - Погружение в A/B-тестирование. Основные этапы, 2023 (1 час 40 минут);
▫️ Дмитрий Забавин, Вадим Глухов - А/В-тесты в задаче моделирования метрического оттока и реактивации, кейс Аптечной сети 36,6, 2023 (45 минут);
▫️ Любовь Кислинская, Александр Косов - Персонализация баннеров на главном экране "Альфа Мобайл", 2023 (30 минут);
▫️ Виталий Черемисинов - Как формировать дерево метрик на основе данных, а не ощущений? 2023 (30 минут);
▫️ Круглый стол: Технологии и решения для автоматизации проведения A/B тестов, 2023 (1 час 5 минут);
▫️ Дмитрий Забавин, Егор Шишковец, Вадим Глухов - Kolmogorov ABacus: Фреймворк A/B-тестирования, 2023 (1 час 20 минут).
P.S.: Ну и добавляйтесь в чат поддержки ABacus @kolmogorov_abacus_chat.
Записи семинаров прошедших на этой неделе будут еще через несколько дней, а пока в очередной раз напомню, что у нас было про A/B раньше.
Избранные подборки:
▫️ База по A/B;
▫️ Книги;
▫️ Необычное и специфичное в A/B;
▫️ Дисперсия и Байес в A/B;
▫️ От A/B тестов к многоруким бандитам и RL;
▫️ В тему ландшафта решений A/B.
Записи мероприятий:
▫️ Полина Окунева - Погружение в A/B-тестирование. Основные этапы, 2023 (1 час 40 минут);
▫️ Дмитрий Забавин, Вадим Глухов - А/В-тесты в задаче моделирования метрического оттока и реактивации, кейс Аптечной сети 36,6, 2023 (45 минут);
▫️ Любовь Кислинская, Александр Косов - Персонализация баннеров на главном экране "Альфа Мобайл", 2023 (30 минут);
▫️ Виталий Черемисинов - Как формировать дерево метрик на основе данных, а не ощущений? 2023 (30 минут);
▫️ Круглый стол: Технологии и решения для автоматизации проведения A/B тестов, 2023 (1 час 5 минут);
▫️ Дмитрий Забавин, Егор Шишковец, Вадим Глухов - Kolmogorov ABacus: Фреймворк A/B-тестирования, 2023 (1 час 20 минут).
P.S.: Ну и добавляйтесь в чат поддержки ABacus @kolmogorov_abacus_chat.
👍2🔥1
Созвон про продвинутое моделирование кредитных рисков
▫️ 16 ноября (четверг), 19:00 МСК
▫️ Подключение→
В этот четверг у нас круглый стол на тему продвинутых методов в скоринге и моделировании кредитных рисков.
Позвал очень много экспертов и уважаемых людей, если все дойдут, будет интересно.
Пока получился вот такой список вопросов (ну а там как пойдет):
▫️ Нейросетевые и древовидные модели, графовая аналитика, LLM, … что еще применяется в области помимо скоркарт и лог. регрессий?
▫️ А что применяется в области помимо предиктивных моделей: симуляционный анализ, стресс тестирование, где есть место нашей любимой мат. оптимизации?
▫️ Продвинутые подходы в работе с данными в кредитных моделях: всегда ли нужен сложный Feature Engineering и внешние данные?
▫️ Какие есть сложности с интерпретируемостью и объяснимостью продвинутых моделей кредитного риска в 2023 году? Что нового в направлениях валидации и модельного риска?
▫️ Удалось ли кому-нибудь посчитать ПВР на нейронках? А защитить такой расчет перед Регулятором? В целом, как идёт адаптация нестандартных методов в задачах заявочного скоринга и в задачах расчета достаточности капитала или ожидаемых кредитных убытков?
▫️ А как идёт адаптация в зависимости от сегмента бизнеса или индустрии: розничное и корпоративное кредитование в банках, МФО, задачи Регулятора, …
▫️ Если останется время, не обойдем стороной и технологии: Как строить MLOps для кредитных конвейеров? Зачем в регуляторных расчетах нужна система управления модельным риском? В каких бизнес-задачах помогут конфиденциальные вычисления?
▫️ 16 ноября (четверг), 19:00 МСК
▫️ Подключение→
В этот четверг у нас круглый стол на тему продвинутых методов в скоринге и моделировании кредитных рисков.
Позвал очень много экспертов и уважаемых людей, если все дойдут, будет интересно.
Пока получился вот такой список вопросов (ну а там как пойдет):
▫️ Нейросетевые и древовидные модели, графовая аналитика, LLM, … что еще применяется в области помимо скоркарт и лог. регрессий?
▫️ А что применяется в области помимо предиктивных моделей: симуляционный анализ, стресс тестирование, где есть место нашей любимой мат. оптимизации?
▫️ Продвинутые подходы в работе с данными в кредитных моделях: всегда ли нужен сложный Feature Engineering и внешние данные?
▫️ Какие есть сложности с интерпретируемостью и объяснимостью продвинутых моделей кредитного риска в 2023 году? Что нового в направлениях валидации и модельного риска?
▫️ Удалось ли кому-нибудь посчитать ПВР на нейронках? А защитить такой расчет перед Регулятором? В целом, как идёт адаптация нестандартных методов в задачах заявочного скоринга и в задачах расчета достаточности капитала или ожидаемых кредитных убытков?
▫️ А как идёт адаптация в зависимости от сегмента бизнеса или индустрии: розничное и корпоративное кредитование в банках, МФО, задачи Регулятора, …
▫️ Если останется время, не обойдем стороной и технологии: Как строить MLOps для кредитных конвейеров? Зачем в регуляторных расчетах нужна система управления модельным риском? В каких бизнес-задачах помогут конфиденциальные вычисления?
👍6🔥3
Вводные материалы про моделирование рисков
Вчера у нас был очень продуктивный круглый стол на тему продвинутых методов в скоринге и моделировании кредитных рисков. Уровень продвинутости методов дошел до слов “квантовый скоринг”;) Запись будет опубликована немного позже. А пока подборка вводных материалов в тему.
Цикл статей на Хабре “ML и DS оттенки кредитного риск-менеджмента” от команды GlowByte Advanced Analytics:
▫️ Введение, 2020 (12 минут);
▫️ Компоненты PD, LGD, EAD, 2020 (17 минут);
▫️ EAD или деньги в дефолте, 2021 (11 минут);
▫️ LGD или жизнь после дефолта, 2021 (11 минут).
Плюс статья про валидацию с учетом особенностей области кредитных рисков:
▫️ Валидация моделей машинного обучения, 2021 (12 минут).
Из книг, как обычно, порекомендуем вот эти:
▫️ B. Baesens, D. Roesch, H. Scheule - Credit Risk Analytics, 2016 (в основной книге примеры на SAS, отдельно есть примеры на R).
▫️ B. Tiziano - IFRS 9 and CECL Credit Risk Modelling and Validation, 2019.
▫️ B. Tiziano - Stress Testing and Risk Integration in Banks, 2016.
Из открытых онлайн курсов:
▫️ Курс на edx An Introduction to Credit Risk Management. Сам не смотрел, по содержанию выглядит неплохо для вводного курса, даже обещают что-то рассказать про Базель и МСФО9.
▫️ Специализация на edx: Finance. Здесь общее введения в финансы, принципы финансового инжиниринга и оценки финансовых рисков.
Если говорить про курсы на русском языке, то почти всё платное:
▫️ Интенсив a2nced от команды GlowByte Advanced Analytics: Техника и методология кредитного скоринга. По этой теме у нас пока редко собираются группы, следите за анонсами здесь. Ну или пишите в личку, если вас много и очень хочется, как раз соберём поток)
▫️ Большое количество различных интенсивов с детальным погружением в конкретные области проводит Институт банковского дела Ассоциации российских банков, из ближайшего, например:
▫️ Моделирование кредитного риска, 24-25 ноября.
▫️ Управление кредитными рисками. Современные практики, 24-25 ноября.
▫️ IRB-моделирование для профессионалов, 24-25 ноября.
▫️ Построение скоринговой карты, 27 ноября.
▫️ Бизнес-модели: МСФО 9, планирование, ценообразование, 27 ноября.
▫️ Есть онлайн курс от Сбера: Основы риск-менеджмента в банке. Здесь про финансовые риски в целом.
Вчера у нас был очень продуктивный круглый стол на тему продвинутых методов в скоринге и моделировании кредитных рисков. Уровень продвинутости методов дошел до слов “квантовый скоринг”;) Запись будет опубликована немного позже. А пока подборка вводных материалов в тему.
Цикл статей на Хабре “ML и DS оттенки кредитного риск-менеджмента” от команды GlowByte Advanced Analytics:
▫️ Введение, 2020 (12 минут);
▫️ Компоненты PD, LGD, EAD, 2020 (17 минут);
▫️ EAD или деньги в дефолте, 2021 (11 минут);
▫️ LGD или жизнь после дефолта, 2021 (11 минут).
Плюс статья про валидацию с учетом особенностей области кредитных рисков:
▫️ Валидация моделей машинного обучения, 2021 (12 минут).
Из книг, как обычно, порекомендуем вот эти:
▫️ B. Baesens, D. Roesch, H. Scheule - Credit Risk Analytics, 2016 (в основной книге примеры на SAS, отдельно есть примеры на R).
▫️ B. Tiziano - IFRS 9 and CECL Credit Risk Modelling and Validation, 2019.
▫️ B. Tiziano - Stress Testing and Risk Integration in Banks, 2016.
Из открытых онлайн курсов:
▫️ Курс на edx An Introduction to Credit Risk Management. Сам не смотрел, по содержанию выглядит неплохо для вводного курса, даже обещают что-то рассказать про Базель и МСФО9.
▫️ Специализация на edx: Finance. Здесь общее введения в финансы, принципы финансового инжиниринга и оценки финансовых рисков.
Если говорить про курсы на русском языке, то почти всё платное:
▫️ Интенсив a2nced от команды GlowByte Advanced Analytics: Техника и методология кредитного скоринга. По этой теме у нас пока редко собираются группы, следите за анонсами здесь. Ну или пишите в личку, если вас много и очень хочется, как раз соберём поток)
▫️ Большое количество различных интенсивов с детальным погружением в конкретные области проводит Институт банковского дела Ассоциации российских банков, из ближайшего, например:
▫️ Моделирование кредитного риска, 24-25 ноября.
▫️ Управление кредитными рисками. Современные практики, 24-25 ноября.
▫️ IRB-моделирование для профессионалов, 24-25 ноября.
▫️ Построение скоринговой карты, 27 ноября.
▫️ Бизнес-модели: МСФО 9, планирование, ценообразование, 27 ноября.
▫️ Есть онлайн курс от Сбера: Основы риск-менеджмента в банке. Здесь про финансовые риски в целом.
🔥8
Созвон про тренды Data & Analytics 2024, часть I
▫️ 23 ноября (четверг), 19:00 МСК
▫️ Подключение→
Итак, на эту неделю большинством голосов была выбрана тема трендов D&A. Тема очень широкая, плюс именно тренды D&A Gartner, например, обычно публикует весной. Поэтому завтра мы начнём, а когда-нибудь в феврале-марте будет часть II.
Амбициозный план дискуссии на завтра предлагается следующий.
1) Ретро прогнозов трендов на 2023 год, как глобальных:
▫️ 10 Data and Analytics Trends to Keep on Your Radar, 2023,
▫️ Подборка Top N трендов 2023;
так и наших локальных:
▫️ Топ 6 трендов 2023 от команды Kolmogorov AI,
▫️ Протокол созвона NoML.
2) Глобальные тренды 2024, о которых пишет Gartner и не только. Опять же, D&A пока нет, но есть связанное:
▫️ Top Trends Shaping the Future of Data Science and Machine Learning, август 2023,
▫️ Top 10 Strategic Technology Trends for 2024.
3) Локальные тренды 2024. Поделимся друг с другом своими мыслями и опытом, что нас ждёт в области DS, ML, AI, D&A в следующем году.
▫️ 23 ноября (четверг), 19:00 МСК
▫️ Подключение→
Итак, на эту неделю большинством голосов была выбрана тема трендов D&A. Тема очень широкая, плюс именно тренды D&A Gartner, например, обычно публикует весной. Поэтому завтра мы начнём, а когда-нибудь в феврале-марте будет часть II.
Амбициозный план дискуссии на завтра предлагается следующий.
1) Ретро прогнозов трендов на 2023 год, как глобальных:
▫️ 10 Data and Analytics Trends to Keep on Your Radar, 2023,
▫️ Подборка Top N трендов 2023;
так и наших локальных:
▫️ Топ 6 трендов 2023 от команды Kolmogorov AI,
▫️ Протокол созвона NoML.
2) Глобальные тренды 2024, о которых пишет Gartner и не только. Опять же, D&A пока нет, но есть связанное:
▫️ Top Trends Shaping the Future of Data Science and Machine Learning, август 2023,
▫️ Top 10 Strategic Technology Trends for 2024.
3) Локальные тренды 2024. Поделимся друг с другом своими мыслями и опытом, что нас ждёт в области DS, ML, AI, D&A в следующем году.
👍2
Запись созвона про DS/ML в кредитных рисках
16 ноября у нас прошел такой круглый стол, запись подъехала:
▫️ Продвинутые методы в скоринге и моделировании кредитных рисков (1 час 35 минут).
На созвоне затронули тему причинно следственного анализа, обещал всем апнуть записи наших семинаров по теме байесовских сетей и вероятностного программирования:
▫️ Максим Гончаров - От байесовских сетей к структурным причинно следственным моделям, 2022 (2 часа);
▫️ Максим Гончаров - Вероятностное программирование использование генеративных моделей для восстановления ненаблюдаемых факторов, 2022 (2 часа 10 минут).
А вот кейс РКЦ и Газпромбанка про квантовую портфельную оптимизацию, о котором Владимир Дашковский вспоминал:
▫️ Разработка квантовых алгоритмов для решения задач моделирования финансовых портфелей (one-pager на 2 минуты).
Также под конец поговорили немного про технологии конфиденциальной аналитики, в связи с чем можно вспомнить нашу дискуссию с Романом Постниковым:
▫️ Методы конфиденциальной аналитики, 2023 (1 час 50 минут).
16 ноября у нас прошел такой круглый стол, запись подъехала:
▫️ Продвинутые методы в скоринге и моделировании кредитных рисков (1 час 35 минут).
На созвоне затронули тему причинно следственного анализа, обещал всем апнуть записи наших семинаров по теме байесовских сетей и вероятностного программирования:
▫️ Максим Гончаров - От байесовских сетей к структурным причинно следственным моделям, 2022 (2 часа);
▫️ Максим Гончаров - Вероятностное программирование использование генеративных моделей для восстановления ненаблюдаемых факторов, 2022 (2 часа 10 минут).
А вот кейс РКЦ и Газпромбанка про квантовую портфельную оптимизацию, о котором Владимир Дашковский вспоминал:
▫️ Разработка квантовых алгоритмов для решения задач моделирования финансовых портфелей (one-pager на 2 минуты).
Также под конец поговорили немного про технологии конфиденциальной аналитики, в связи с чем можно вспомнить нашу дискуссию с Романом Постниковым:
▫️ Методы конфиденциальной аналитики, 2023 (1 час 50 минут).
👍4
Запись созвона про тренды D&A
В прошлый четверг у нас состоялся интересный разговор с Константином Полухиным из T1A:
▫️ Тренды Data & Analytics (1 час 20 минут).
Как и ожидалось, хватило только на разбор предыдущих прогнозов, и то не всех. Прошлись по таким темам как: Value Optimization, Data Sharing, Cloud, Consumers Become Creators, Platform Engineering (в контексте MLOps и DataOps), Data Fabric (на самом деле обсудили скорее организационные процессы D&A), AI Risk и совсем немного затронули термин Composable.
Так что продолжение следует…
В прошлый четверг у нас состоялся интересный разговор с Константином Полухиным из T1A:
▫️ Тренды Data & Analytics (1 час 20 минут).
Как и ожидалось, хватило только на разбор предыдущих прогнозов, и то не всех. Прошлись по таким темам как: Value Optimization, Data Sharing, Cloud, Consumers Become Creators, Platform Engineering (в контексте MLOps и DataOps), Data Fabric (на самом деле обсудили скорее организационные процессы D&A), AI Risk и совсем немного затронули термин Composable.
Так что продолжение следует…