Строим эмбеддинги абонента на основе его трафика
1 111
26.5
Билайн536 тыс
Следующее
13.06.23 – 1 27352:54Популярные
257 дней – 4 25715:39
325 дней – 6 4264:31Опубликовано 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
1 день – 10 39519:15
2 дня – 44 58326:34
3 дня – 90:48
3 дня – 541:10
5 дней – 8 33211:30Случайные видео
12 дней – 10 51836:28
08.10.23 – 4 5079:15
01.01.22 – 355 81018:48
29.01.12 – 14 4078:01
3 дня – 6752:08:54
4 дня – 7 61124:07
7 дней – 1 70115:58
12 дней – 80 9380:57
14 дней – 5 9080:55