Курс ODS ML System Design.
В 17 лекциях дано широкое покрытие тем вокруг проектирования систем принятия решений на базе DS/ML, от особенностей работы с данными до интеграции моделей в бизнес процессы.
В контексте нашей темы недели можно посмотреть лекцию:
📺 8. Диагностика ошибок и отказов ML-систем. Диагностика проблем с данными. Мониторинг. (~40 минут).
Каждая лекция снабжена списком дополнительных материалов, в конце 8-ой лекции, например, вот такая занимательная подборка статей:
📄 J. Pan et al. - Adversarial Validation Approach to Concept Drift Problem in User Targeting Automation Systems at Uber, 2020 (~20-30 минут).
📄 R. Jiang et al. - Degenerate Feedback Loops in Recommender Systems, 2019 (~30-40 минут).
📄 S. Ira Ktena et al. - Addressing Delayed Feedback for Continuous Training with Neural Networks in CTR prediction, 2019 (~40-50 минут).
📄 P. J. Chia et al. - Beyond NDCG: behavioral testing of recommender systems with RecList, 2021 (~20-30 минут).
😎Команда курса ML System Design: Дмитрий Колодезев, Артем Карасюк, Евгения Сотникова и Ирина Голощапова.
📌 Подписывайтесь на канал коллег Reliable ML, если вы еще не там!
📞 И подключайтесь к нашему обсуждению в голосовом чате NoML в этот четверг!
https://t.me/noml_digest/422
#Курс #ODS ML #SystemDesign
В 17 лекциях дано широкое покрытие тем вокруг проектирования систем принятия решений на базе DS/ML, от особенностей работы с данными до интеграции моделей в бизнес процессы.
В контексте нашей темы недели можно посмотреть лекцию:
📺 8. Диагностика ошибок и отказов ML-систем. Диагностика проблем с данными. Мониторинг. (~40 минут).
Каждая лекция снабжена списком дополнительных материалов, в конце 8-ой лекции, например, вот такая занимательная подборка статей:
📄 J. Pan et al. - Adversarial Validation Approach to Concept Drift Problem in User Targeting Automation Systems at Uber, 2020 (~20-30 минут).
📄 R. Jiang et al. - Degenerate Feedback Loops in Recommender Systems, 2019 (~30-40 минут).
📄 S. Ira Ktena et al. - Addressing Delayed Feedback for Continuous Training with Neural Networks in CTR prediction, 2019 (~40-50 минут).
📄 P. J. Chia et al. - Beyond NDCG: behavioral testing of recommender systems with RecList, 2021 (~20-30 минут).
😎Команда курса ML System Design: Дмитрий Колодезев, Артем Карасюк, Евгения Сотникова и Ирина Голощапова.
📌 Подписывайтесь на канал коллег Reliable ML, если вы еще не там!
📞 И подключайтесь к нашему обсуждению в голосовом чате NoML в этот четверг!
https://t.me/noml_digest/422
#Курс #ODS ML #SystemDesign
#Курс A2nced про DS/ML в маркетинге
▫️ Даты обучения: 13-17 ноября 2023 г.
▫️ Формат: онлайн (10:00-14:00 по Москве).
Cкоро запускается новый поток нашего интенсива «Продвинутая аналитика и машинное обучение в маркетинге», пока еще есть места.
Преподаватели — наши активные спикеры NoML:
▫️ Дмитрий Забавин, архитектор решений Data Science практики GlowByte Advanced Analytics.
▫️ Вадим Глухов, ведущий консультант направления клиентской аналитики практики GlowByte Advanced Analytics.
В программе интенсива:
▫️ Жизненный цикл клиента. Универсальный пайплайн обучения модели. Подготовка и оценка результатов пилота.
▫️ Оценка склонности клиента к продукту. Естественный трафик. Целевой трафик. Клиенты без истории.
▫️ Отклик клиента на продукт.
▫️ Отток клиентов. Определение оттока. Идентификация оттока. Удержание и реактивация клиентов.
▫️ Оценка эффекта модели.
▫️ Также наши эксперты поделятся профессиональными секретами эффективного решения этих задач исходя из опыта проектов GlowByte.
Интенсив подойдет:
▫️ Специалистам DS, желающим освоить предметную область клиентской аналитики.
▫️ Маркетинговым / продуктовым аналитикам, маркетологам, PO, PM, желающим погрузиться в область DS.
▫️ И всем специалистам, которые интересуются областью Data Science и хотят расширить свой кругозор эффективными приложениями ML/DS в решении различных бизнес-задач.
Вас ждет:
▫️ 5 дней обучения, 20 академических часов;
▫️ Живая беседа в формате вопрос-ответ в период обучения с преподавателями;
▫️ Практические задания по пройденному материалу;
▫️ 2 месяца доступ к записям и материалам обучения;
▫️ Сертификат от A2nced x GlowByte (это вам не диплом MIT);
Подробнее о программе→
Курс платный, узнать больше и записаться можно у Людмилы Локтевой @ldMiila.
https://t.me/noml_community/5020/6879
▫️ Даты обучения: 13-17 ноября 2023 г.
▫️ Формат: онлайн (10:00-14:00 по Москве).
Cкоро запускается новый поток нашего интенсива «Продвинутая аналитика и машинное обучение в маркетинге», пока еще есть места.
Преподаватели — наши активные спикеры NoML:
▫️ Дмитрий Забавин, архитектор решений Data Science практики GlowByte Advanced Analytics.
▫️ Вадим Глухов, ведущий консультант направления клиентской аналитики практики GlowByte Advanced Analytics.
В программе интенсива:
▫️ Жизненный цикл клиента. Универсальный пайплайн обучения модели. Подготовка и оценка результатов пилота.
▫️ Оценка склонности клиента к продукту. Естественный трафик. Целевой трафик. Клиенты без истории.
▫️ Отклик клиента на продукт.
▫️ Отток клиентов. Определение оттока. Идентификация оттока. Удержание и реактивация клиентов.
▫️ Оценка эффекта модели.
▫️ Также наши эксперты поделятся профессиональными секретами эффективного решения этих задач исходя из опыта проектов GlowByte.
Интенсив подойдет:
▫️ Специалистам DS, желающим освоить предметную область клиентской аналитики.
▫️ Маркетинговым / продуктовым аналитикам, маркетологам, PO, PM, желающим погрузиться в область DS.
▫️ И всем специалистам, которые интересуются областью Data Science и хотят расширить свой кругозор эффективными приложениями ML/DS в решении различных бизнес-задач.
Вас ждет:
▫️ 5 дней обучения, 20 академических часов;
▫️ Живая беседа в формате вопрос-ответ в период обучения с преподавателями;
▫️ Практические задания по пройденному материалу;
▫️ 2 месяца доступ к записям и материалам обучения;
▫️ Сертификат от A2nced x GlowByte (это вам не диплом MIT);
Подробнее о программе→
Курс платный, узнать больше и записаться можно у Людмилы Локтевой @ldMiila.
https://t.me/noml_community/5020/6879