Tinkoff.AI Time Series 4 Life

В ETNA регулярно добавляются новые фичи, однако не все до конца понимают, какой путь они проходят от идеи до добавления в библиотеку. В выступлении расскажем про жизненный цикл «больших» фичей: из каких бизнесовых задач они возникают, какие исследования мы проводим перед добавлением фичей в библиотеку и какие инструменты для этого используем.

— Прогнозирование временных рядов ключевых бизнес-метрик в парадигме local model approach (classic ML)
— Прогнозирование временных рядов ключевых бизнес-метрик в парадигме global model approach (deep learning)
— Декомпозиция временного ряда метрик на различные типы влияния: продуктовые механики/атаки конкурента/маркетинг/органика
— Оценка маркетинговых инициатив с помощью Marketing Mix Modelling

Антон поделится опытом переезда приложения по прогнозированию временных рядов на библиотеку ETNA, тем, как выявляются взаимовлияющие скважины на нефтяном месторождении и как это помогает нефтяникам оптимизировать добычу нефти. В докладе будет разбор применения библиотек ETNA и SHAP для решения задачи по объяснению моделей прогнозирования. Доклад будет интересен не только тем, кто уже давно работает с интерпретацией моделей машинного обучения, но и тем, кто только начинает свой путь в XAI и прогнозировании временных рядов.