Строим эмбеддинги абонента на основе его трафика
928
28.1
Билайн536 тыс
Следующее
325 дней – 1 08452:54Популярные
46 дней – 1 1441:58
91 день – 7130:12Опубликовано 13 июня 2023, 11:12
Арсений Маргасов, senior data scientist
С ростом потребности бизнеса в ML для различных процессов (как «телекомовских» задач, так и изучения продукта в целом), растет и количество моделей для их автоматизации.
Как в этом случае уменьшить time2market будущих моделей и увеличить качество текущих — на примере построения эмбеддингов (векторного представления) абонентов билайна на основе их трафика.
С ростом потребности бизнеса в ML для различных процессов (как «телекомовских» задач, так и изучения продукта в целом), растет и количество моделей для их автоматизации.
Как в этом случае уменьшить time2market будущих моделей и увеличить качество текущих — на примере построения эмбеддингов (векторного представления) абонентов билайна на основе их трафика.
Свежие видео
4 часа – 7 35811:51
2 дня – 7 4100:28
2 дня – 1 7400:11
3 дня – 3 0560:48
4 дня – 2 04510:49
4 дня – 18 79716:37Случайные видео
23 дня – 35 2118:20
223 дня – 567 78417:16
24.12.22 – 279 39725:38
02.08.22 – 9 78335:03
29.04.22 – 3 53914:33
14.12.15 – 50 6829:54
13 часов – 14 9681:00
17 часов – 9002:45:17
3 дня – 13 1950:35
4 дня – 140:47
4 дня – 110:50
6 дней – 270 53826:26
