Тезисы
Особенности внедрения мат. моделей в ритейле и заводах. Рассмотрим этапность, основные моменты, проблемы и примеры. Отдельно обсудим совместимость метрик ML и бизнеса, когда улучшение ROC AUC не приводит к увеличению EBITDA. Поговорим, как можно создавать неочевидные метрики под бизнес задачи и как под них подстраивать модели на реальных кейсах. Доклад основан на обобщении опыта разработки и внедрения моделей машинного обучения в разные сферы от металлургии до ритейла.