Machine Learning в бизнесе

Виктор Кантор и Никита Зелинский разбирают, как применять машинное обучение для роста дохода, снижения рисков и оптимизации расходов бизнеса. Вы рассмотрите задачи, в которых результат работы модели можно связать с денежными показателями.

Для кого

Курс рассчитан на тех, кто уже освоил основы ML и хочет применять их в коммерческих задачах. Он также адресован специалистам без коммерческого опыта, которые хотят поработать с реальными кейсами, и начинающим ML-специалистам, которым не хватает экспертизы для дальнейшего роста.

Что внутри

Сначала авторы напоминают основы машинного обучения и показывают его применение во взаимодействии с клиентами и управлении расходами. Затем разбирают рекомендательные системы, ценообразование на основе данных и лидогенерацию с помощью прогнозных моделей.

Отдельно рассматриваются скоринг клиентов, выявление мошенничества и аномалий. В задачах оптимизации бизнеса речь идёт о приоритизации расходов, автоматизации с помощью глубокого обучения и организации работы персонала и процессов. Дополнительная тема — возможности и сложности построения нового бизнеса на основе ML.