Deep Learning in Finance

Применение нейронных сетей на многомерных временных данных для решения классических банковских задач

Deep LearningBig DataFinance

Привет! В треке Лаборатории машинного обучения вы узнаете, как при помощи нейронных сетей можно значительно улучшить метрики в классических банковские задачах: кредитный скоринг, склонность к продуктам и предсказание оттока. В банках нативным образом собираются огромные массивы данных по транзакциям, кредитным историям, коммуникациям с клиентами и логам из мобильного приложения. Каждый источник — это многомерный временной содержащий до 10000 элементов последовательности, а каждый элемент до 100 признаков. Архитектуры нейронных сетей позволяют выжимать из этих данных максимум за счет обработки в сыром виде. Из цикла видео вы узнаете об источниках данных, архитектурах нейронных сетей и приемах для их обучения и устройстве нашего продакшна. По окончанию трека вы сможете применить новые знания в решении двух задач на реальных данных с совокупным призовым фондом 600 000 рублей. 

Track program

Видео 1: Нейросетевой подход для обработки последовательных данных

Видео 1: Нейросетевой подход для обработки последовательных данных

В видео будет рассказано какие в банке существуют последовательные данные, какие задачи и как с помощью них решаются

deep learningneural networkssequence data

964

Квиз по видео 1

Квиз по видео 1

В данном квизе предлагаем тебе ответить на вопросы (серьезные и не очень) по первому видео: "Нейросетевой подход для обработки последовательных данных"

5

deep learningneural networkssequence dataquiz

18115+12

Видео 2: Нейросетевые модели на карточных транзакциях

Видео 2: Нейросетевые модели на карточных транзакциях

В этом видео мы расскажем, как в Альфа-Банке применяются нейросетевые модели на последовательностях карточных транзакций для предсказания вероятности дефолта

deep learningneural networkscard transactions

654

Квиз по видео 2

Квиз по видео 2

В данном квизе предлагаем тебе ответить на вопросы (серьезные и не очень) по второму видео "Нейросетевые модели на карточных транзакциях"

7

deep learningneural networkscard transactionsquiz

422+1

Соревнование на данных карточных транзакций

Соревнование на данных карточных транзакций

В этом соревновании предлагается решить задачу кредитного скоринга клиентов Альфа-Банка, используя историю карточных транзакций

184
288

June 4

July 31

deep learningneural networkscard transactionscompetition

877+32

Видео 3: Нейросетевые модели на транзакциях расчетного счета

Видео 3: Нейросетевые модели на транзакциях расчетного счета

В этом видео мы расскажем, как в Альфа-Банке применяются нейросетевые модели на последовательностях транзакций расчетного счета для задачи кредитного скоринга

deep learningneural networksaccount transactions

321

Квиз по видео 3

Квиз по видео 3

В данном квизе предлагаем тебе ответить на вопросы (серьезные и не очень) по третьему видео "Нейросетевые модели на транзакциях расчетного счета"

5

deep learningneural networksaccount transactionsquiz

211+2

Видео 4: Нейросетевой кредитный скоринг на данных кредитных историй

Видео 4: Нейросетевой кредитный скоринг на данных кредитных историй

В этом видео мы расскажем, как мы в Альфа-Банке используем данные кредитных историй для предсказания дефолта клиентов по кредитам, а также анонсируем соревнование по анализу данных с призовым фондом в 600 тысяч рублей

deep learningneural networkscredit scoringcredit history

222+2

Квиз по видео 4

Квиз по видео 4

В данном квизе предлагаем тебе ответить на вопросы (серьезные и не очень) по четвертому видео "Нейросетевой кредитный скоринг на данных кредитных историй"

6

deep learningneural networkscredit scoringcredit historyquiz

421

Соревнование на данных кредитных историй

Соревнование на данных кредитных историй

В этом соревновании предлагается решить задачу кредитного скоринга клиентов Альфа-Банка, используя только данные их кредитных историй

600 000 ₽
380
1,625

June 4

July 31

deep learningneural networkscredit scoringcredit historycompetition

1786+17

Видео 5: Задачи склонности и оттока

Видео 5: Задачи склонности и оттока

В этом видео мы расскажем, как в Альфа-Банке применяются нейросетевые модели на транзакциях для решения задач склонности и оттока.

deep learningneural networksoutflowcard transactionsaccount transactions

332

Квиз по видео 5

Квиз по видео 5

В данном квизе предлагаем тебе ответить на вопросы (серьезные и не очень) по пятому видео "Задачи склонности и оттока"

4

deep learningneural networksoutflowcard transactionsaccount transactionsquiz

111+1

Видео 6: Основные результаты, продакшн и новые вызовы

Видео 6: Основные результаты, продакшн и новые вызовы

В этом видео мы поделимся полученными результатами, процессом внедрения наших решений в продакшн, а также дальнейшими планами

deep learningneural networksproductionmonitoring

222+1

Квиз по видео 6

Квиз по видео 6

В данном квизе предлагаем тебе ответить на вопросы (серьезные и не очень) по шестому видео "Основные результаты, продакшн и новые вызовы"

4

deep learningneural networksproductionmonitoringquiz

32

Видео 7: Побеждаем смещение распределения в задаче нейросетевого кредитного скоринга

Видео 7: Побеждаем смещение распределения в задаче нейросетевого кредитного скоринга

Как выровнять распределения данных на трейне и проде, как изменится процесс обучения нейронных сетей и, конечно, про бизнес-эффект.

221

Cookies help us deliver our services. By using our services, you agree to our use of cookies.