факторов

  1. X

    Ques/Help/Req Как машинное обучение помогает пользователям на примере инвестиционной платформы JetLend

    Меня зовут Дмитрий Яшин, я Lead Data Scientist в JetLend. В этом материале я расскажу, что такое JetLend, как устроена платформа и выстроен алгоритм работы с данными, а также как ML помогает нам аргументированно оценивать заемщиков и снижать риски для инвесторов. Модели кредитного скоринга...
  2. X

    Ques/Help/Req Бережем время, деньги, нервы: наш опыт улучшения справочника факторов для ML-моделей оценки риска

    Всем привет! На связи Иван Кондраков и Константин Грушин. В банке «Открытие» мы с командой занимаемся разработкой и развитием пула моделей для принятия решений о выдаче кредитных продуктов и банковских гарантий для малого и среднего бизнеса. Еще в 2020 году у нас было всего два дата‑сайентиста...
  3. X

    Ques/Help/Req ML-пайплайн классических банковских моделей классификации

    Всем привет! С вами на связи дата-сайентисты банка «Открытие» Иван Кондраков и Константин Грушин. В прошлой статье мы рассказывали про решение, которое позволило повысить эффективность в проверке гипотез для моделей. Если вы успели с ней ознакомиться, то уже знаете, что наша команда занимается...
Back
Top