В зале «Молекула» аналитик-разработчик Яндекса Александр Елизаров показывает, как в компании сделали универсальный ML-пайплайн для прогноза временных рядов ⚡️

Его можно подстроить под любую метрику через конфиг: менять модель и гиперпараметры без переписывания кода, автоматизировать бэктесты, контролировать качество данных и приводить результаты к бизнес-логике.

В ход идут реальные ряды вроде поисковой доли и DAU, так что доклад особенно полезен тем, кто хочет построить масштабируемую систему прогнозирования продуктовых метрик ⌛️

Трансляция уже на платформе: https://lms.matemarketing.ru/streams/12/room/43