ФКН и «Сбер» запустили совместный курс про машинное обучение в бизнесе
Слушателей научат принимать решения о целесообразности разработки и внедрения моделей машинного обучения в тот или иной бизнес-процесс на основе финансового эффекта.
На англоязычном курсе «Estimating ML-Models Financial Impact» ведущие специалисты «Сбербанка» расскажут про общие подходы к финансовой оценке, про взаимосвязь между показателями качества статистической модели и финансовыми результатами, а также концепции A / B-тестирования.
Масютин Алексей Александрович
соавтор курса «Estimating ML-Models Financial Impact», академический руководитель магистерской программы «Финансовые технологии и анализ данных» НИУ ВШЭ, управляющий директор — начальник центра валидации моделей корпоративно инвестиционного бизнеса ПАО «Сбербанк»
Область анализа данных развивается очень быстро, и за последние несколько лет стала одним из главных трендов как в бизнесе, так и образовании. Множество курсов и публикаций появилось на тему построения и тестирования различных методов и алгоритмов машинного обучения. При этом фокус внимания был направлен на статистические метрики качества моделей. Способы и подходы к оценке финансового эффекта моделей от применения в бизнес-процессах обсуждаются гораздо реже.
Специалисты в областях финансового анализа и машинного обучения всё ещё используют разные языки: отличается и бэкграунд людей, работающих в этих сферах, и цели анализа. Курс «Estimating ML-Models Financial Impact» — это попытка перебросить мост между теми, кто разрабатывает модели, и теми, кто отвечает за финансовые результаты бизнес-процессов, где данные модели внедряются. После изучения курса слушатели смогут принимать решения о целесообразности разработки и внедрения моделей машинного обучения в тот или иной бизнес-процесс на основе финансового эффекта.