Курс по uplift моделированию

В каких кейсах использовать аплифт модели? Какие бывают типы моделей, как их обучить? Как оценить качество? Как подготовить обучающую выборку? Как провести АБ тест с аплифт моделью? Все это вы узнаете из курса по uplift моделированию от создателей библиотеки scikit-uplift.

upliftmachine learningmarketing

🤔 Кому полезен курс?

Data Scientist: узнать, в каких случаях и как использовать в своей работе uplift моделирование (есть код)

Маркетолог: узнать, как делать продвижение с помощью машинного обучения

Project & Product Manager: понимать, почему команда выбрала такой тип machine learning моделей

Аналитик: как проводить АБ-тесты с uplift моделями 

💌 Каналы курса

🚀 План курса

1) Введение в uplift моделирование

  1. Что такое uplift моделирование. Кейсы применения.
  2. Классификация подходов при построении моделей.
  3. Типы клиентов.
  4. Эксперимент для сбора обучающей выборки.
  5. Дизайн A/B теста.

2) Uplift модели

  1. Solo Model / S-learner / Одна модель с признаком коммуникации.
  2. Class Transformation модель.
  3. Two Models / T-learner / Две модели.
  4. Семинар с разбором кода из библиотеки sklift на примере реального датасета.

3) Метрики качества uplift моделей

  1. Особенности измерения качества аплифт моделей. uplift@k, uplift by percentile
  2. Qini curve, Uplift curve, Area Under Uplift Curve (AUUC), Qini коэффициент.
  3. Семинар с кодом для метрик качества с использование sklift.

📚 Пререквизиты для курса

Введение: 

  • не требует знаний ml

Модели, метрики: 

  • базовые знания ml
  • базовые знания python

🤝 Также над курсом работали:

  • Михаил Симков - монтаж видео
  • Иван Веденеев (behance, tg) - дизайн и макет презентациии
  • Алексей Романов (ods.ai, tg) - слайды для презентации

Спасибо за помощь!

Track program

Related Projects

Related Tracks

Uplift & CJM

Uplift & CJM

2