На основании материалов хакатона AlfaBattle 2.0 в настоящей статье рассмотрены:• подходы к классификации признаков транзакционных данных, применимость отдельных признаков под задачи предсказания потребительского поведения,• решение бизнес задачи поведенческого скоринга - модели предсказания дефолта по кредитной карте на основании данных о транзакциях, предшествовавших выдаче. Читать далее
Залогом успешного применения ML к конкретной бизнес-задаче является не только правильно подобранная модель, но и признаки, на которых модель обучается. Давайте на примере задачи поведенческого банковского скоринга разберёмся в том, почему важно уделять внимание…
Вам нужно интегрировать несколько компонентов без помощи менеджеров транзакций с поддержкой ACID (атомарность, согласованность, изоляция и долговечность)? Тогда этот пост для вас.Я сначала кратко объясню, что такое менеджеры транзакций и почему вы можете не иметь их под рукой в современных архитектурах. Затем я опишу решение, как работать без менеджеров транзакций в целом, а также рассмотрю проект, который я знаю лучше всего, как конкретный пример: движок процессов Camunda. Читать далее
Ведущий разработчик SuperJob Сергей Сайгушкин рассказывает о подготовке данных и обучении модели скоринга резюме, внедрении в продакшн, мониторинге метрик качества и АБ-тестировании функционала скоринга резюме. Статья подготовлена по материалам доклада на РИТ 2017 «Ранжирование откликов соискателей с помощью машинного обучения». Читать дальше →