Всем доброго времени суток! Нужна ваша помощь. Может есть те кто знаком с МЛ(машин лёрнинг).
Надо решитить одну задачу(или подкинуть идеи для решения). Задача такова:
Есть 2 эксель файла.
В одном из них хранятся вот такие данные:
Тоесть, есть продукт Х где зарегистрированы 500000 пользователей и есть продукт Y где зарегистрированы 1000 пользователей из продукта Х.
Во втором эксель файле хранятся все транзакций пользователей:
Наша компания хочет обзвонить клиентов продукта Х и предложить им зарегистрироваться на продукте Y. Обзвон всех 500к клиентов для нас очень затратно. Нужно написать алгоритм(желательно нейронную сеть) которая вычислит вероятность(от 1 до 100) что клиент Х зарегистрируется на продукт Y, опираясь на транзакций которые они делали.
Я использовал метод опорных веркторов для решения этой задачи, но оно работает очень долго. И тут возникают такие вопросы как расспаралеливания срэдов, GPU ускорение, изпользование библиотек Theano, Tensor flow, Cuda.
Машинное обучение. Нейронные сети. NLP. Дип лёрнинг. GPU ускорение.
-
-
Интересно как вы выявляли на какие вектора опираться? тут в любом случае нужна закономерность и её можно выявить совершив как минимум 1 % звонков (5к или меньше) и уже потом думать как написать алгоритм.
-
Интересно как вы выявляли на какие вектора опираться? тут в любом случае нужна закономерность и её можно выявить совершив как минимум 1 % звонков (5к или меньше) и уже потом думать как написать алгоритм.
Ну я делал бэк оф вордс из тех KPI которых сочел важными, потом ворд ту век, эти вектора прогонял на СВМ классифаер(скайкитлёрн готовый алгоритм)