Мониторинг распределения фич
Data Science

Backend
Зал №1

Тезисы

Достоверность предсказания модели зависит от того, насколько распределения фич во время применения совпадает с распределением этих же фич во время обучения. В докладе я покажу наш способ оценки «похожести» распределения фич. Это позволяет понимать, почему вдруг у нас все клиенты резко стали «хорошими» или «плохими».

Аудитория и уровень

Достаточно базовых знаний о машинном обучении.

Презентация (на Я.Диске)

Записи выступлений доступны платным участникам CodeFest 11
В свободном доступе появятся через год

Залогиниться

еКапуста

Артем Бояринцев

Работаю аналитиком в крупнейшей микрофинансовой компании страны. Отвечаю за разработку новых моделей, проведение а/б тестов.

Работаю аналитиком в крупнейшей микрофинансовой компании страны. Отвечаю за разработку новых моделей, проведение а/б тестов.

Другие спикеры секции Backend: