Data Fest Online 3.0
Как управлять внедрением и развитием продвинутой аналитики, чтобы ML был применим в бизнес-процессе и приносил финансовую пользу.
Reliable ML - Telegram channel
Усовершенствованные методы моделирования причинно-следственного эффекта
Можно ли на общедоступных данных увидеть связь между вакцинацией и смертностью, или действуют ли вакцины (в нужном направлении)?
Методика, проведение и интерпретация контролируемых экспериментов или А/Б тестов
Как машинное обучение помогает в Жизненном Цикле Клиента, в частности, для предложения клиентам новых продуктов
Что данные могут рассказать о причинности? Введение в structured learning и causal discovery
Современные способы эмпирического сравнения алгоритмов интерпретации и их проблемы
Обсудим вопросы, которые встречаются на практике и не имеют однозначного решения
Обсудим, что же это вообще такое ML System Design, как его структурировать и применять.
Причинно-следственный анализ - это важно и нужно в ML системах. А где же бизнес все-таки использует causal inference?
Cookies help us deliver our services. By using our services, you agree to our use of cookies.