Поздравляем!

Машинное обучение для маркетинга на Python

Karolis Urbonas

Head of Analytics & Science, Amazon

Что мы изучили?

Типы машинного обучения: обучение с учителем, без учителя и обучение с подкреплением
Этапы машинного обучения
Методы подготовки данных для разных видов моделей
Прогнозирование оттока клиентов телеком-компании с помощью логистической регрессии и деревьев решений
Расчёт пожизненной ценности клиента
Прогнозирование транзакций следующего месяца с помощью линейной регрессии
Оценка качества модели с использованием нескольких метрик
Сегментация клиентов по истории покупок с помощью K-means и NMF

Углубитесь в каждую из рассмотренных тем
Исследуйте наборы данных, меняйте параметры и улучшайте точность моделей или интерпретируемость сегментации
Возьмите новый набор данных и самостоятельно постройте модели с комментариями
Опубликуйте статью в блоге со ссылкой на код на GitHub по завершении проекта
Применяйте полученные знания в работе

Машинное обучение для маркетинга на Python