Сергей Королёв

Доклад для тех, кто работает с финансовой отчётностью и разбирается, как рассчитать ценность конкретного клиента.

РАЗВИТИЕ КЛИЕНТСКОЙ БАЗЫ: МОДЕЛИРОВАНИЕ LTV И ПРОГНОЗ БУДУЩИХ ДОХОДОВ

UPLIFT-МОДЕЛИРОВАНИЕ В ЦЕНООБРАЗОВАНИИ КРЕДИТНЫХ ПРОДУКТОВ

Доклад будет интересен дата-сайентистам, которые хотят разработать и внедрить Uplift-модель. Расскажу о подводных камнях, которые встретил, обозначу базу для подготовки эксперимента.

Максим Коматовский

Совершенный код расчёт

Данные про деньги требуют высокой точности. Расскажу, к каким проблемам приводят ошибки в таких данных и как их оценивать. Поделюсь методиками работы с хранилищем данных, которые применяю в Яндекс.Директ: как вводить юнит-тесты и регрессионные тесты и как нам помогает ML. Обсудим, что качество данных — это не только технические решения, но ещё и процесс, требующий ресурсов на поддержание.

МАКСИМ СТАЦЕНКО

Побеждаем смещение распределения в задаче нейросетевого кредитного скоринга

В задаче кредитного скоринга возникает смещение обучающей выборки, так как целевая переменная созревает только по одобренным заявкам клиентов. Расскажу, как выровнять распределения данных на трейне и проде, как изменится процесс обучения нейронных сетей и, конечно, про бизнес-эффект. Доклад ориентирован на специалистов, работающих в моделировании кредитных рисков, дата-саентистов и портфельных риск-менеджеров.

Алексей Фирстов