Предсказание рейтингов ТВ-программ: методы машинного обучения на платформе Loginom

Машинное обучение в прогнозировании: от теории к практике. Рассмотрим, как предсказывать будущее с использованием low-code платформы Loginom. Вместе с экспертами из DaтаРу разберемся, как машинное обучение обеспечивает точность и эффективность в прогнозировании событий на примере телевизионных рейтингов.

Стремление любого бизнеса — оптимизация расходов. В эпоху новых технологий прогнозирование становится синонимом развития любой компании и необходимым процессом для принятия взвешенных решений.

Предсказывать будущие события в Loginom можно с помощью машинного обучения, используя алгоритмы для анализа большого объема данных и обнаружения закономерностей и трендов.

На вебинаре с нашим партнером DaтaРу мы рассмотрели возможности машинного обучения в создании точных и эффективных моделей прогнозирования на примере рейтингов телевизионных программ.

  1. Подготовка данных: удаление выбросов, подготовка временных измерений и разведочный анализ.

  2. Выбор модели и оптимизация гиперпараметров. Тестирование алгоритмов регрессии и оценка модели по разным показателям.
  3. Эффективность использования машинного обучения для прогнозирования рейтингов. Выявление оптимального алгоритма и оптимизация его параметров для достижения наилучшей точности прогнозирования.


zipWebinar-materials.zip

Спикер:

Дмитрий Тонких

Архитектор решений DатаРу Консалтинг

Другие материалы по теме:

DaтаРу и Loginom Company заключили соглашение о партнерстве

Итоги марафона «Рецепт продвинутой аналитики. Изучаем вкусовые предпочтения клиентов с помощью Loginom»

Магические атрибуты Data Driven бизнеса: построение единого хранилища данных

#вебинар#loginom

Смотрите также