[recovery mode] Роботы вместо лучших сотрудников: машинное обучение по ответам экспертов
|
|
Четверг, 08 Февраля 2018 г. 12:51
+ в цитатник
Один из текущих проектов
Devim — разработка сервиса скоринга для микрофинансовой организации (МФО). Проект был выполнен нашей Data Science командой
Андреем Давыденко и Дмитрием Гореловым
datasanta. Мы рассказываем о том, какие решались задачи, какие факторы принимались во внимание, а также о полученных результатах. В основе предложенного на данный момент решения — подход, при котором автоматическая обработка заявок выполняется с учётом вероятности отказа/одобрения похожих существующих заявок андеррайтерами (экспертами). Такой подход позволил выполнить проект в сжатые сроки и принять во внимание некоторые особенности бизнес-целей. В числе интересных результатов: как оказалось, решения андеррайтеров при выдаче займов могут быть с высокой точностью спрогнозированы статистической моделью (
AUC>0.93).
Надеемся, что публикация будет интересна не только специалистам по скорингу, но и всем, кто интересуется машинным обучением и его применением на практике.
Материал подготовлен Data Science командой Devim
Читать дальше ->
https://habrahabr.ru/post/348092/
Метки:
author cat_power
машинное обучение
big data
блог компании devim
большие данные
большие данные и машинное обучение
machine learning
-
Запись понравилась
-
0
Процитировали
-
0
Сохранили
-