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…
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 →
В прошлой статье мы рассмотрели алгоритм скоринга, основанный на резких ускорениях и торможениях. Результаты скоринга по такому алгоритму слабо коррелируют с вероятностью ДТП. В этой статье мы обратимся к более продвинутым алгоритмам анализа стиля вождения, основанным на значениях скорости, оборотов двигателя и показателях акселерометра. Читать дальше →