Загрузка страницы

Tinkoff Data Science Challenge: анализ задачи предсказания выбора кредита — Алексей Чернобровов

Алексей Чернобровов рассказывает про задачу выбора кредита, которая решалась в рамках Tinkoff Data Science Challenge. Из видео вы сможете узнать:
- Как подойти к решению задачи аналитически, не углубляясь в обучение моделей
- Какая модель обычно используется при выдаче кредита
- Какие способы обработки зашумлённых категориальных признаков можно использовать
- Откуда можно извлечь дополнительную информацию
- Какие дополнительные признаки могут помочь в задаче кредитного скоринга

Слайды: https://gh.mltrainings.ru/presentations/Chernobrovov_TinkoffDataScienceChallenge_task1_2017.pdf

Узнать о текущих соревнованиях можно на сайте http://mltrainings.ru/
Узнать о новых тренировках и видео можно из групп:
ВКонтакте https://vk.com/mltrainings
Facebookhttps://www.facebook.com/groups/1413405125598651/

Видео Tinkoff Data Science Challenge: анализ задачи предсказания выбора кредита — Алексей Чернобровов канала ODS AI Ru
Показать
Комментарии отсутствуют
Введите заголовок:

Введите адрес ссылки:

Введите адрес видео с YouTube:

Зарегистрируйтесь или войдите с
Информация о видео
31 марта 2017 г. 11:42:53
00:18:54
Другие видео канала
Tinkoff Data Science Challenge: предсказание выбора кредита — Антон ВахрушевTinkoff Data Science Challenge: предсказание выбора кредита — Антон ВахрушевKaggle BNP Paribas — Станислав СеменовKaggle BNP Paribas — Станислав Семенов075. Карьера в data science: типичные ошибки на собеседовании – Валерий Бабушкин075. Карьера в data science: типичные ошибки на собеседовании – Валерий БабушкинКак стать data scientist || План обучения на 6 месяцев (бесплатные курсы на русском)Как стать data scientist || План обучения на 6 месяцев (бесплатные курсы на русском)Платные курсы по data science: Стоит ли покупать?Платные курсы по data science: Стоит ли покупать?Открытое собеседование junior backend разработчик. Задача на чанки. Тимур Хамзин. Лайфкодинг.Открытое собеседование junior backend разработчик. Задача на чанки. Тимур Хамзин. Лайфкодинг.Практические задачи с собеседования Backend Developer Python Middle #4Практические задачи с собеседования Backend Developer Python Middle #4ТОП ошибок в инфраструктуре, мешающих высоким нагрузкам / Андрей Половов (Флант)ТОП ошибок в инфраструктуре, мешающих высоким нагрузкам / Андрей Половов (Флант)Реалии работы в data science (влог)Реалии работы в data science (влог)10 вопросов ДАТА-САЙЕНТИСТУ10 вопросов ДАТА-САЙЕНТИСТУЕвгений Путин - Как решать и побеждать в соревнованиях по анализу данных - DataStart.ruЕвгений Путин - Как решать и побеждать в соревнованиях по анализу данных - DataStart.ru024. Data driven Sberbank. Кейсы применения ML и AI в банке— Андрей Черток024. Data driven Sberbank. Кейсы применения ML и AI в банке— Андрей ЧертокРазбор реальной data science задачиРазбор реальной data science задачиПрактика в библиотеке SKLearn: предобработка данных  // Основы машинного обученияПрактика в библиотеке SKLearn: предобработка данных // Основы машинного обучения8 вопросов дата сайентисту // Валерий Бабушкин: о зарплатах, будущих трендах и переезде за рубеж 12+8 вопросов дата сайентисту // Валерий Бабушкин: о зарплатах, будущих трендах и переезде за рубеж 12+Как выигрывать любые Data Science соревнования. Павел Плесков.Как выигрывать любые Data Science соревнования. Павел Плесков.Kaggle Home Credit: определение риска дефолта по кредитам — Евгений ПатехаKaggle Home Credit: определение риска дефолта по кредитам — Евгений ПатехаПрогнозирование продаж интернет-магазина с помощью градиентного бустинга (lightGBM) | ТехностримПрогнозирование продаж интернет-магазина с помощью градиентного бустинга (lightGBM) | Технострим"Data Science на примере управления банкоматной сетью Банка""Data Science на примере управления банкоматной сетью Банка"
Яндекс.Метрика