Мы все проанализировали и решили… что пришло время делиться экспертизой!😎

Alfa Advanced Analytics — канал Центра продвинутой аналитики Альфа-Банка, где вас ждут:

🔹Хардовые посты по DS, DE и MLOps от специалистов Альфа
🔹 Обмен опытом с профессиональным сообществом
🔹Актуальные ивенты и вакансии от AAA

Ориентируйтесь по контенту канала c помощью хештегов:
#aaa_hardposting #aaa_DS #aaa_DE #aaa_MLOps #aaa_habr — экспертные публикации по data science, data engeneering и MLOps
#aaa_analytics — погружаем вас в кухню Центра продвинутой аналитики Альфа
#aaa_experts — говорим о людях из индустрии и перенимаем их опыт
#aaa_news — следим за повесткой и делимся самыми актуальными новостями из мира data science
#aaa_fun — выкладываем любимые data science-мемы и видео
#aaa_alfa — рассказываем о проектах и достижениях Альфы, которые просто не можем оставить незамеченными
#aaa_events — держим в курсе предстоящих митапов, конференций и data-событий
#aaa_career — подробнее о вакансиях и карьерной кухне
#aaa_watch — делимся видео, достойными вашего внимания

Добро пожаловать в мир ААА!

Как мы убеждаем бизнес в эффективности ML 💻

Сегодня делимся статьей, в которой Эдуард Янаков, middle data scientist Альфа-Банка, рассказывает, как тематическое моделирование помогло оптимизировать бизнес-процессы в Альфе

В статье «Как и зачем мы начали искать бизнес-инсайты в отзывах клиентов с помощью машинного обучения» вы узнаете:

— О том, как мы собираем обратную связь в Альфа-Банке и как приводим пул негативных отзывов в структурированный вид, формируя экспертизу
— Для чего и каким образом мы проводим тематическое моделирование коллекции полученных текстов
— Почему мы выбрали BigARTM и ушли от Jupyter тетрадок
— Какие три метрики качества придумали, чтобы показать бизнесу качество построенной модели

⚡Читайте материал по ссылке и делитесь мыслями в комментариях!

#aaa_experts #aaa_analytics #aaa_DS #aaa_habr #aaa_hardposting

Алло, ну как там с моделями?

Делимся свежей статьей на Хабре! Андрей Качетов, руководитель отдела сопровождения машинного обучения Альфа-Банка, рассказывает, почему вывод ML-модели в пром занимал целый квартал и даже больше и как с этим справились

В статье «Как ускорить вывод ML-моделей в 4 раза, или Как может выглядеть экосистема МLOps в банке» вы узнаете:

— Зачем Альфе нужен MLOps и как мы жили без него
— Как мы ускорили разработку и развертывание ML-моделей
— Как сформировали единый подход для работы с модельными данными (Feature Store)

⚡Читайте материал по ссылке и делитесь мыслями в комментариях!

#aaa_habr #aaa_MLOps #aaa_experts #aaa_analytics #aaa_hardposting