Ошибки в машинном обучении

Машинное обучение для бизнеса

Karolis Urbonas

Head of Machine Learning & Science, Amazon

Ошибки

  • Машинное обучение на первом месте
  • Недостаточно данных
  • Определение целевой переменной
  • Позднее тестирование, нет результата
  • Отбор признаков
Машинное обучение для бизнеса

Машинное обучение на первом месте

Пирамида

Машинное обучение для бизнеса

Недостаточно данных

Подготовка

Машинное обучение для бизнеса

Определение целевой переменной

  • Что мы прогнозируем?
  • Можно ли это наблюдать?
    • Контрактный отток — клиент закрыл премиальную кредитную карту
    • Неконтрактный отток — клиент перешёл в другой магазин
  • Глубокий анализ
  • Экспертиза в предметной области
Машинное обучение для бизнеса

Отбор признаков

Интерпретация (что влияет на целевую переменную?)

  • Выбирайте переменные, которыми можно управлять (задержка сайта, цена, доставка, клиентский сервис и т. д.)
  • Бизнес должен участвовать в отборе признаков

$$

Прогнозирование (можно ли оценить значение целевой переменной в будущем?)

  • Начните с уже доступных данных
  • Если качество модели устраивает — протестируйте её
  • Добавляйте новые признаки постепенно
Машинное обучение для бизнеса

Позднее тестирование, нет результата

A/B-тест

Машинное обучение для бизнеса

Давайте потренируемся!

Машинное обучение для бизнеса

Preparing Video For Download...