Tinkoff.AI Time Series 4 Life

Присоединяйтесь к нашему балдежному ивенту о временных рядах! 
Мы расскажем о том, как работаем над ETNA, и о жизненном цикле фичей в ней. А наши приглашенные спикеры из Авито и Saudi Aramco поделятся методами прогнозирования временных рядов и декомпозиции на различные типы влияния, а также тем, как они используют ETNA для оптимизации добычи нефти. Это мероприятие рассчитано на аналитиков и разработчиков, которые занимаются временными рядами и прогнозированием.
Предсказываем, что вам будет интересно!
Для всех, кто не сможет быть с нами в офлайн, но готов присоединиться к трансляции — отдельная ссылка на регистрацию для онлайн.
 
Следите за новостями на канале «Желтый AI» и задавайте вопросы спикерам в телеграм-чате мероприятия.

Дата и время

22 июня 2023, 19:00 (МСК)

Место проведения

Офлайн, Москва, Головинское шоссе, д.5 А, БЦ Водный

Доклады

Big Feature 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.
Александр Чиков
Т-Банк
Multiple forecasting and time series decomposition in modern classified advertising
— 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
Алексей Рябых
Авито
ML против физики: кто победит в битве за будущее нефтегазовой отрасли? Пять потрясающих примеров
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.
Антон Воскресенский
ИТМО
​

Подписывайтесь на Т-Банк