Андрей Черток
@achertok
Пользователь
КлассикAI жанра: ML ищет себя в поэзии
achertok
Спасибо, поправили.
0
Посмотреть
ИИ для покера: как научить алгоритмы блефовать
achertok
За бота, который выигрывает у других ботов ;)
+5
Посмотреть
DS, ML и люди, которые этим занимаются. Взгляд Сбербанка
achertok
Это наш первый опыт подобного рода — не судите очень строго, к тому же, приходилось собирать статью в невероятно сжатые сроки. Спасибо за отзыв и комментарии, учтём. Продолжение обязательно будет.
0
Посмотреть
DS, ML и люди, которые этим занимаются. Взгляд Сбербанка
achertok
На уровне «ручных» правил достаточно давно, предиктор паттернов на основе транзакционных данных — относительно недавний проект (ориентировочно с лета 2016 года).
0
Посмотреть
DS, ML и люди, которые этим занимаются. Взгляд Сбербанка
achertok
Мы дата-сайнтисты и строим модели, которые постепенно помогают банку становиться более эффективным. В 7 из 8 кейсов было описано как (перечитайте), про последний кейс было прямым текстом сказано, что он развлекательный (потому и стоял последним) — дата-сайнтисты тоже люди. А если Вы думаете, что такой огромный банк, который ещё относительно недавно считался «банком для бабушек» одномоментно превратится в «банк мечты» с идеальным сервисом, то это рассуждение из какой-то другой вселенной. В случае больших организаций это всегда сложный, долгий и часто болезненный процесс. Тем не менее изменения происходят семимильными шагами, что для такой огромной организации — из разряда фантастики. Я как клиент тоже могу быть не вполне доволен каким-то сервисами банка, но я реалист по поводу того, что он может сейчас и оптимист по поводу того, что он сможет через несколько лет при текущих темпах развития. Наша задача — хорошо делать свою работу.
+4
Посмотреть
Отчёт со Sberbank Data Science Day: решения, победители, интервью
achertok
aamonster, банку есть куда меняться, никто не спорит. Но для такой большой структуры он эволюционирует очень динамично в разрезе последних лет. Мы при этом можем отвечать только лишь за свой огород. А data science в банке сейчас гораздо больше, чем Вы думаете (сегодня, кстати, про это на Хабре будет статья от нас).
+1
Посмотреть
Отчёт со Sberbank Data Science Day: решения, победители, интервью
achertok
Здравствуйте, ternaus! Спасибо за хороший отзыв. Мы не проводили соревнование на платформе Kaggle сразу по нескольким причинам, некоторые из них: а) нестандартный формат (три задачи в одном контесте) — это в каком-то смысле было вводным условием; б) очень сжатые сроки (как ни странно, в нашей ситуации было быстрее и надёжнее создать платформу и всегда держать с ней руку на пульсе); в) стратегическое видение про проведение кастомных контестов на этой же платформе в будущем; г) риск провала и тогда он бы был сразу на международном уровне :) Кстати говоря, аргумент про «больше участников» — у нас активных участников (хотя бы один сабмит) получилось больше, чем на любом контесте от российских компаний на большом международном Kaggle (тут сыграло много факторов).
+4
Посмотреть