Машинное обучение – необходимый элемент всех современных систем ценообразования. Мы используем его на всех этапах формирования цены – от выявления товаров KVI до переоценки уже установленных цен. В материале расскажу о том, как использовать МО для работы по кластеризации магазинов и тестирования гипотез.
Специалист по машинному обучению
ML не в радость: что может провалить проект по внедрению machine learning
Зарабатывать и экономить с помощью данных хотят все: применение методов ML даже на одном проекте помогает добиться существенной экономии или даже роста выручки. Но чтобы почувствовать эффект и не провалить внедрение, нужно учитывать сложности и не допускать менеджерских ошибок. На примере рассказываем, как сделать так, чтобы алгоритмы машинного обучения не ошибались.
Авторы: эксперты направления аналитических решений ГК «КОРУС Консалтинг» Алена Гайбатова и Екатерина Степанова.
Machine learning – всего 5% от ресурсов проекта. Но усложнение логики ML может привести к увеличению сроков внедрения, а неправильное планирование сбора данных – к неточному анализу, который может стать бесполезным и дорогим. Почему так происходит?
Задачи и инструменты ML и их практическое применение
Машинное обучение – распространившийся термин, но не все понимают его верно. В этом материале эксперты направления аналитических решений ГК «КОРУС Консалтинг» Алена Гайбатова и Екатерина Степанова расскажут, что же на самом деле такое machine learning (ML), в каких случаях эту технологию стоит использовать в проектах, а также где машинное обучение активно применяется на практике.
Информация
- В рейтинге
- Не участвует
- Откуда
- Россия
- Зарегистрирована
- Активность