Выпустили вторую статью на Хабре про Automatic Uplift Framework — нашу open source AutoML-библиотеку для uplift-моделирования. Первую часть смотрите тут (рассказали, как ускорить разработку моделей в десятки раз).
За год после выхода первой статьи библиотека заметно выросла:
▶️ Появилось автообновление uplift-моделей прямо в prod, добавили режим с множественными воздействиями, библиотеку начали использовать уже несколько команд, а внутри провели серьёзный рефакторинг.
▶️
А ещё расширили возможности работы с моделями. Теперь можно тонко настраивать обучение, сравнивать uplift-модель с моделью склонности, глубже анализировать результаты и даже строить аналитику без запуска полного пайплайна. Сильно улучшили документацию, добавили примеры и подробное описание.
🔗 Подробности читайте в новом материале
#aaa_habr