Это видео - часть серии материалов, посвященных работе с библиотекой PyTorch-LifeStream или PTLS.
Плейлист курса: • Работа с библиотекой P...
При управлении бизнесом (магазином, банком, онлайн-платформой) возникает множество вопросов. Например:
● Какие товары стоит рекомендовать покупателю?
● Поможет ли обзвон клиентов при продаже услуги?
● Какие транзакции - мошеннические?
● С какой вероятностью клиент банка вернет кредит?
● Какую сумму потратит клиент банка в следующем месяце?
В каждой такой задаче потребуется быстро исследовать много данных, в том числе событийных, поэтому все больше компаний используют методы машинного обучения.
Библиотека PyTorch-LifeStream создана для работы с событийными данными, в ней представлен большой выбор методов для использования данных в модели машинного обучения в рамках unsupervised learning (обучение без учителя).
О том, чем полезна библиотека, в каких задачах ее можно применять и как она помогает создавать эмбеддинг признаков (feature embedding) при работе с данными сложных структур мы и расскажем в данной части серии видео о библиотеке PyTorch-LifeStream.
Ссылка на PTLS на GitHub: github.com/dll...
Задать вопрос по работе с библиотекой: t.me/pytorch_l...
#python #deeplearning