Вебинар на тему:
"Подходы в разработке
ML-моделей для задач анализа кредитных рисков"

Дата и время
Дата уточняется
11:00 - 12:30
Онлайн
На вебинаре мы рассмотрим некоторые новые подходы в разработке ML-моделей для задач анализа кредитных рисков.
После обзора типовых задач и традиционно применяемых для решения алгоритмов, обсудим точки роста и предложим несколько вариантов развития, включая использование нейронных сетей. В заключение посмотрим на реализацию одного из типичных шаблонов обучения и валидации модели в рамках платформы Kolmogorov AI.

Информация будет полезна как руководителям Data подразделений, так и рядовым специалистам Data Science.
ПРОГРАММА

1.Процесс моделирования кредитного риска.

2.Подходы в моделировании кредитного риска:


  • Классические методы: логистическая регрессия и градиентный бустинг
  • Принцип модульности: pd моделирование в кредитных картах, кейс банка "Открытие"
  • Продвинутые методы: рекуррентные нейронные сети
  • Использование фичей из графа

3.Проблемы при обучении ML-моделей

4.Демо. Пример реализации на платформе Kolmogorov AI

КЛЮЧЕВЫЕ ЭКСПЕРТЫ
  • Полина Окунева
    Автор вебинара. Руководитель направления аналитики в финансах и рисках. Имеет обширный опыт проектов с применением методики
    AB-тестирования в различных отраслях.
  • Тимофей Прибылев
    Аналитик с обширным опытом в области ML.
РЕГИСТРАЦИЯ
Пожалуйста, заполните поля ниже. За день до мероприятия мы отправим вам ссылку для просмотра вебинара.

Мы не распространяем ваши данные.

Нажимая на кнопку, вы предоставляете нам свои персональные данные и даете согласие на их обработку.


Организаторы оставляют за собой право отказать в участии.