В современном цифровом мире прогнозирование становится неотъемлемой частью стратегического планирования и развития компаний. Оно позволяет компаниям предвидеть будущие тенденции, выявлять точки роста, уменьшать риски и повышать эффективность в целом.
В основе прогнозирования лежат алгоритмы машинного обучения, которые обрабатывают большие объемы данных и выявляют закономерности. Такие модели помогают в самых разных областях: от прогноза финансовых показателей и производственных метрик до прогноза поведения клиентов, конкурентов и рыночных тенденций.
На вебинаре с нашим партнером Loginom 3 июня в 16:00 мы рассмотрим возможности машинного обучения для прогнозирования рейтингов телевизионных программ, позволяющие оптимизировать рекламный бюджет с учетом предпочтений аудитории.
- Подготовка данных: удаление выбросов, подготовка временных измерений и разведочный анализ.
- Выбор модели и оптимизация гиперпараметров. Тестирование алгоритмов регрессии и оценка модели по разным показателям.
- Эффективность использования машинного обучения для прогнозирования рейтингов. Выявление оптимального алгоритма и оптимизация его параметров для достижения наилучшей точности прогнозирования.
Формат: онлайн
Спикер: Дмитрий Тонких, архитектор решений DатаРу Консалтинг
Дата и время: 3 июня в 16:00
