Строим эмбеддинги абонента на основе его трафика
1 084
25.8
Билайн536 тыс
Следующее
13.06.23 – 1 26052:54Популярные
122 дня – 6 7600:30
222 дня – 17 3368:30Опубликовано 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 – 2 60017:35
1 день – 85 4519:20
2 дня – 2 3503:54
3 дня – 12 40120:51
4 дня – 591:15
5 дней – 114 8120:59Случайные видео
32 дня – 11 84524:48
44 дня – 772:13
212 дней – 9 8171:01
358 дней – 2 2961:00
07.01.22 – 2 53625:56
23.07.18 – 39 59614:42
16 часов – 1 42517:26
1 день – 100:44
1 день – 6 1480:53
4 дня – 241:15