-
РРС на максималках: Чему я научился, управляя контекстной рекламой с бюджетом более $100 млн
Эта статья – перевод очень годного кейса, которым поделился Nicolas Garfinkel (оригинал тут). 150 миллионов долларов – это огромные деньги. За такую сумму можно многое купить в этом мире! Может быть, вы мечтаете об особняке в Бель-Эйр? А может, вы предпочитаете…
-
Анализ данных с Python на примере исследования изменения температуры в мире и России
Среднегодовая температура воздуха в большинстве стран растет с каждым годом. Это факт. И виноват в этом в первую очередь человек. Ученые подтвердили связь, а также влияние человеческой деятельности на климат. Многочисленные свидетельства указывают на беспрецедентный уровень изменения климата в истории человечества.…
-
RFM-анализ с помощью Python
RFM-анализ – это мощный метод сегментации клиентов, основанный на трех ключевых метриках их поведения: Recency (давность последней покупки), Frequency (частота покупок) и Monetary Value (денежная ценность клиента). За свою карьеру в области data science я убедился, что это один из самых…
-
Анализ данных с Python на примере инцидентов с автобусами Лондона
Лондон – это столица Великобритании и один из крупнейших городов мира. Этот город также обладает одной из самых развитых транспортных систем в мире. Лондонский метрополитен – один из крупнейших и старейших в мире, общая протяженность его сети превышает 400 км и…
-
Расчет доверительных интервалов и уровня значимости с Python
Работая над множеством проектов в области машинного обучения и анализа данных, я постоянно сталкиваюсь с необходимостью не просто получить какие-то метрики или показатели, но и оценить, насколько мы можем им доверять. Представьте ситуацию: вы разработали новую модель машинного обучения, которая показывает…
-
Оптимизация цепочек поставок с помощью машинного обучения
Управление современными цепочками поставок – это чрезвычайно сложная задача, которая требует постоянного балансирования между множеством взаимосвязанных факторов. Как эксперт в области анализа данных, я убежден, что применение передовых методов искусственного интеллекта способно радикально преобразить этот процесс, сделав его более эффективным, гибким…
-
Прогнозирование трафика и конверсий сайта с помощью Catboost
За последние годы я реализовал множество проектов по прогнозированию метрик веб-сайтов, и могу с уверенностью сказать, что алгоритм CatBoost от Яндекса произвел настоящую революцию в этой области. В данной статье я поделюсь своим опытом использования CatBoost для создания точных прогнозов трафика…
-
Анализ песен рейтинга Billboard Top-100 с 1958 по 2023 гг
Честно говоря, я не очень верю в рейтинги песен. Потому что музыка сегодня – это, в основном, дело вкуса. И то, что популярно в одних сообществах, не обязательно популярно в других. Однако надо признать, что такие рейтинги существуют, за ними следят,…
-
Как предсказать отток клиентов с помощью машинного обучения
Клиентский отток – это одна из ключевых проблем современного бизнеса, особенно для компаний, работающих по модели подписки или регулярных продаж. В этой статье я поделюсь своим опытом и расскажу, как построить эффективную модель машинного обучения для предсказания оттока. Почему прогнозирование оттока…
-
Прогнозирование временных рядов с помощью ARIMA, SARIMA, ARFIMA
В мире анализа данных и машинного обучения прогнозирование временных рядов остается одной из самых востребованных и сложных задач. За годы работы с различными проектами в области Data Science я неоднократно сталкивался с необходимостью построения точных прогнозов на основе исторических данных. В…
Добро пожаловать на сайт Machine Learning Guru! Здесь вы найдете увлекательные статьи и полезные советы о data science, машинном обучении, нейронных сетях, веб-аналитике, прогнозировании данных, временных рядах и современных алгоритмах исскуственного интеллекта.
На сайте mlgu.ru представлены: гайды по исследованиям данных, примеры кода на Python, SQL и других языках программирования, примеры анализа данных и построения ML-моделей в различных сферах и проектах. Здесь вы также найдете обзоры новейших инструментов и библиотек data science и machine learning, а также сможете ознакомиться с лучшими практиками по оптимизации бизнес-процессов с помощью этих инструментов.
