Вітаємо!

Machine Learning для маркетингу в Python

Karolis Urbonas

Head of Analytics & Science, Amazon

Що ми вивчили?

  • Різновиди машинного навчання — з учителем, без учителя, з підкріпленням
  • Кроки машинного навчання
  • Підготовка даних для різних типів моделей
  • Прогноз відтоку клієнтів телеком за допомогою логістичної регресії та дерев рішень
  • Розрахунок довічної цінності клієнта (CLV)
  • Прогноз транзакцій наступного місяця лінійною регресією
  • Оцінка якості моделей за кількома метриками
  • Сегментація клієнтів за історією покупок продуктів за допомогою K-means та NMF
Machine Learning для маркетингу в Python

Що далі?

  • Заглибтеся в кожну тему
  • Досліджуйте набори даних, змінюйте параметри й намагайтеся покращити точність моделі або інтерпретованість сегментації
  • Візьміть інший набір даних і побудуйте моделі з власними коментарями
  • Напишіть допис у блозі з посиланням на код у GitHub після завершення проєкту
  • Перевірте свої знання на роботі
Machine Learning для маркетингу в Python

Дякуємо й бажаємо успішного навчання!

Machine Learning для маркетингу в Python

Preparing Video For Download...