Fargo
Администратор
- Регистрация
- 2 Дек 2015
- Сообщения
- 233.627
- Реакции
- 755.725
Складчина: Machine Learning в бизнесе [Тариф 1] [MLinside] [Виктор Кантор, Никита Зелинский]
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
Тариф 1
Модуль ML в бизнесе
Стоимость: 150000 руб.
СКАЧАТЬ
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
Тариф 1
Модуль ML в бизнесе
Стоимость: 150000 руб.
СКАЧАТЬ
Для просмотра скрытого содержимого вы должны зарегистрироваться
Возможно, Вас ещё заинтересует:
- [Лепка] Шарики барашки [Саша Вихарева]
- Протоколы лечения системой DAMON. Интегрированный подход с использованием техники прямой дуги [Урок 6] [Гуалтьеро Манделли]
- Оценка и реабилитация орофациальной дисфункции в междисциплинарной команде [Тьерри Гузланд]
- Безошибочная кухня. Метод пока-ёкэ для здорового питания и пищевых привычек. Часть 1 + 2 [Владимир Давыдов]
- Контент-завод. Как создать и заработать? [Сергей Степанов]
- Город в ракурсе [enterclass] [Ольга Кабаева]