Решение задачи Kaggle Home Credit Default Risk

На мероприятии эксперт показывает, как решать в Loginom соревновательную задачу Kaggle 2018 года из области машинного обучения — “Home Credit Default Risk“ . Что вас ждет? — Подготовка данных — как из 8 “сырых“ таблиц сделать обучающую и тестовую выборки. — Модели машинного обучения для предсказания вероятность невозврата кредита клиентом. — Получение прогнозов на тестовой выборке через REST-запрос к Kaggle. — Разработка и публикация собственного веб-сервиса в Loginom для скоринга новых клиентов. Рекомендуются владение базовыми навыками по работе со сценариями в Loginom, а также знание терминологии машинного обучения: — модель; — обучение; — выборка; — обучающее и тестовое множество; — стандартизация; — кодирование признаков. Полная версия воркшопа с данными, теорией, практикой и домашним заданием: Решение_задачи_Kaggle_Home_Credit_Default_Risk Все возможности аналитической платформы: Скачать бесплатную редакцию Loginom: Электронные курсы по аналитике данных: Страница Мастерской Loginom Skills: Присоединяйтесь к телеграм-каналу Loginom Skills: Остались вопросы? Пишите: #Loginom #lowcode #datascience