Массовый скоринг в CRM - секреты и подводные камни. (технический)Базы данных
В 1С-Битрикc курирует направление контроля качества интеграции и внедрений, активно участвует как архитектор и разработчик в проектах компании, связанных с высокой нагрузкой и отказоустойчивостью (Битрикс24), консультирует партнеров и клиентов по вопросам архитектуры высоконагруженных решений, эффективному использованию технологий кластеризации продуктов 1С-Битрикс в контексте современных облачных сервисов (Amazon Web Services и др.).
Эксперт в области BigData, разработки программного обеспечения, системного анализа и проектирования.
Постоянный спикер отраслевых конференций и семинаров по интернет-тематике (РИФ+КИБ, RIW, HighLoad, РИТ++, CodeFest, FailOver Conference и др.).
В докладе расскажем, как мы делаем скоринг Лидов и других сущностей в массовой CRM Битрикс24. Подробно разберем процессы алгоритмического и математического проектирования, создания действующего пилота, анализа данных, управления рисками проекта, тюнинга облачного сервиса "Amazon Machine Learning". Рассмотрим возможности "Amazon Sage Maker" и его технологического стека. Поговорим о несбалансированных данных, как с этим жить, выборе фич и действительно работающих оценках качества классификации. Углубимся в продвинутую оптимизацию с помощью байесовского поиска через hyperopt, байесовскую статистику, вероятностное программирование, MCMC (Markov chain Monte Carlo) и открывающиеся новые возможности машинного обучения для бизнес-применения.