Строим эмбеддинги абонента на основе его трафика
1 057
27.1
Билайн536 тыс
Следующее
13.06.23 – 1 25052:54Популярные
79 дней – 4 4830:20
134 дня – 8 4843:11Опубликовано 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
3 дня – 24 28612:23
3 дня – 622:13
7 дней – 87 78112:16
8 дней – 304 94510:12
8 дней – 45 0558:58
9 дней – 1341:24Случайные видео
27.09.23 – 180 99816:21
27.02.23 – 20 9831:00
02.01.23 – 9 6597:33
07.09.22 – 101 34918:03
02.02.09 – 45 3683:08
2 дня – 3 3820:27
3 дня – 510:57
7 дней – 1251:28
10 дней – 431:21
11 дней – 7 4570:51
12 дней – 190:44