Data Scientist
Потому что на десять сеньоров по статистике девять тупят.
Клиент банка может совершить до нескольких тысяч транзакций по дебетовым и кредитным картам за год. Банк же в свою очередь сохраняет всю история пользовательских операций на своей стороне. В итоге образуется огромный объем данных, достаточный для того, чтобы на текущий момент его можно было смело называть модным словом BigData. Дата-сайентисты обожают, когда для решения задачи доступен большой объем информации, так как все методы машинного обучения сводятся к выявлению зависимостей между данными и целевой переменной — чем больше объем данных и богаче признаковое описание, тем более сложные зависимости можно обнаружить за счет увеличения сложности моделей.
Благодаря высокой плотности транзакционной истории становится возможным моделирование множества целевых переменных, в том числе наиболее ценных для банка: выход клиента в дефолт, интерес к кредитным продуктам, доход клиента.
В рамках соревнования Альфа-Баттл 2.0 на boosters.pro участникам предлагалось решить задачу кредитного скоринга, используя только транзакционные данные клиента за предшествующий год. После соревнования была организована песочница, являющаяся копией соревнования, но без ограничения по времени и без денежных призов. Датасет соревнования можно использовать в научных публикациях, дипломных и курсовых работах.
В интернете есть много информации о поиске похожих изображений и дубликатов. Но как построить свою систему? Какие современные подходы применять, на каких данных обучать, как валидировать качество поиска и куда смотреть при выводе в production?
В этой статье я собрал все необходимые компоненты поисковой системы на изображениях в одном месте, разбавив контент современными подходами.
