Предиктивная аналитика

53 материала · Метрики и аналитика · также: data science, ml в продукте, машинное обучение, машинное обучение в продукте, предиктивная аналитика, рекомендательные системы

Выступление
Как не заблудиться в рекомендациях: от исследований к улучшению персонального клиентского опыта (Дмитрий Кудасов)
Проверяем доступ
Видео12 мин
Вводные вопросы
Проверяем доступ
Видео11 мин
Как iFunny использует Machine Learning и многоруких бандитов в формировании лент контента (Михаил Табунов, FunCorp)
Проверяем доступ
Видео14 мин
Нейросети vs Классические алгоритмы (Алексей Хахунов, DBrain)
Проверяем доступ
Видео10 мин
Ускорение А/Б тестов с помощью линеаризации (Валерий Бабушкин, X5 Retail Group)
Проверяем доступ
Урок3 мин
Область применения технологий
Проверяем доступ
Урок10 мин
Под капотом веб-сервиса: Machine Learning
Проверяем доступ
Видео30 мин
AI трансформация в продуктовой компании (Александр Алексейцев, Циан)
Проверяем доступ
Видео18 мин
ML в задачах расширения рекламного инвентаря: как устроена pay-for-performance модель в Авито (Тимофей Попов, Авито)
Проверяем доступ
Видео27 мин
Как вырастить длину сессий и retention с помощью рекомендаций для пользователей (Тимур Вайсман, Маруся)
Проверяем доступ
Видео23 мин
Как оптимизировать рекламные кампании, используя AI (Максим Епифанов, TripleTen)
Проверяем доступ
Выступление
Что бы мы не делали, если бы не было ML/AI? (Григорий Фрольцов)
Проверяем доступ
Подкаст1 ч 22 мин
О нейросетях для работы с контентом, механиках автоматической модерации в соцсетях и бизнес-нуждах
Проверяем доступ
Выступление
"Как тебя понимать?" Разбираемся в целевой аудитории и подстраиваем под неё продукт
Проверяем доступ
Выступление
Как отличить перспективную технологию от (не)научной фантастики на примере компьютерного зрения?
Проверяем доступ
Выступление
Коммуникация с разработкой: как выпускать сложные портфели, мотивировать разработчиков и делать так, чтобы они любили ваши задачи
Проверяем доступ
Выступление
Решаем реальные задачи CRM-маркетинга с помощью ML и предиктивной аналитики
Проверяем доступ
Видео16 мин
Education 4.0: как аналитика работает в создании образовательного продукта (Михаил Свердлов, Skyeng)
Проверяем доступ
Видео4 мин
Q&A с Натальей Дудиной
Проверяем доступ
Видео8 мин
Амедиатека: ответы на вопросы
Проверяем доступ

Как не заблудиться в рекомендациях: от исследований к улучшению персонального клиентского опыта (Дмитрий Кудасов)

Вводные вопросы

Как iFunny использует Machine Learning и многоруких бандитов в формировании лент контента (Михаил Табунов, FunCorp)

Нейросети vs Классические алгоритмы (Алексей Хахунов, DBrain)

Ускорение А/Б тестов с помощью линеаризации (Валерий Бабушкин, X5 Retail Group)

Область применения технологий

Под капотом веб-сервиса: Machine Learning

AI трансформация в продуктовой компании (Александр Алексейцев, Циан)

ML в задачах расширения рекламного инвентаря: как устроена pay-for-performance модель в Авито (Тимофей Попов, Авито)

Как вырастить длину сессий и retention с помощью рекомендаций для пользователей (Тимур Вайсман, Маруся)

Как оптимизировать рекламные кампании, используя AI (Максим Епифанов, TripleTen)

Что бы мы не делали, если бы не было ML/AI? (Григорий Фрольцов)

О нейросетях для работы с контентом, механиках автоматической модерации в соцсетях и бизнес-нуждах

"Как тебя понимать?" Разбираемся в целевой аудитории и подстраиваем под неё продукт

Как отличить перспективную технологию от (не)научной фантастики на примере компьютерного зрения?

Коммуникация с разработкой: как выпускать сложные портфели, мотивировать разработчиков и делать так, чтобы они любили ваши задачи

Решаем реальные задачи CRM-маркетинга с помощью ML и предиктивной аналитики

Education 4.0: как аналитика работает в создании образовательного продукта (Михаил Свердлов, Skyeng)

Q&A с Натальей Дудиной

Амедиатека: ответы на вопросы

Как не заблудиться в рекомендациях: от исследований к улучшению персонального клиентского опыта (Дмитрий Кудасов)

Вводные вопросы

Как iFunny использует Machine Learning и многоруких бандитов в формировании лент контента (Михаил Табунов, FunCorp)

Нейросети vs Классические алгоритмы (Алексей Хахунов, DBrain)

Ускорение А/Б тестов с помощью линеаризации (Валерий Бабушкин, X5 Retail Group)

Область применения технологий

Под капотом веб-сервиса: Machine Learning

AI трансформация в продуктовой компании (Александр Алексейцев, Циан)

ML в задачах расширения рекламного инвентаря: как устроена pay-for-performance модель в Авито (Тимофей Попов, Авито)

Как вырастить длину сессий и retention с помощью рекомендаций для пользователей (Тимур Вайсман, Маруся)

Как оптимизировать рекламные кампании, используя AI (Максим Епифанов, TripleTen)

Что бы мы не делали, если бы не было ML/AI? (Григорий Фрольцов)

О нейросетях для работы с контентом, механиках автоматической модерации в соцсетях и бизнес-нуждах

"Как тебя понимать?" Разбираемся в целевой аудитории и подстраиваем под неё продукт

Как отличить перспективную технологию от (не)научной фантастики на примере компьютерного зрения?

Коммуникация с разработкой: как выпускать сложные портфели, мотивировать разработчиков и делать так, чтобы они любили ваши задачи

Решаем реальные задачи CRM-маркетинга с помощью ML и предиктивной аналитики

Education 4.0: как аналитика работает в создании образовательного продукта (Михаил Свердлов, Skyeng)

Q&A с Натальей Дудиной

Амедиатека: ответы на вопросы