Машинное обучение уже давно стало инструментом не только для исследователей, но и для решения прикладных бизнес-задач.
В этой статье показано, как на практике перейти от классического скоринга к нейросети, способной точнее прогнозировать поведение клиентов.
Что вы узнаете в статье:
▶️ Как подготовить анкетные данные и провести корректный препроцессинг;
▶️ Как построить и обучить простую нейросеть для бинарной классификации;
▶️ Как сравнить качество моделей с помощью метрик accuracy, recall и F1;
▶️ Как интерпретировать веса обученной сети и использовать их в скоринговой формуле.
Подробный разбор для тех, кто хочет увидеть, как теоретические методы машинного обучения применяются в реальных продуктах.
⛓ Читать статью
tags: #статья
➡ Data Scientist | Чат