Цикл розробки моделей машинного навчання був б неповним без включення етапу тестування. І йдеться про тестування гіпотез на справжніх даних в реальному часі, бо саме цей спосіб надає найбільш повну інформацію і допомагає оптимізувати точність та ефективність розроблених рішень. Вероніка Якимчук, Machine Learning Engineer в компанії Captify, розповість про таку відому концепцію, як A/B тестування та поділиться своїм досвідом з використання цього способу в експериментах з моделями машинного навчання в сфері AdTech.
Реєстрація за посиланням: https://bit.ly/3lQxrEJ
19:00 — 19:15 — Welcome & Short Introduction of «WWCode Kyiv» organization.
19:15 — 20:00 — «A/B Testing: how to», Вероніка Якимчук
20:00 — 20:30 — Q&A and Networking
A/B Testing: how to
А/B тестування є невід’ємним для оптимізації продукту і втілення лише тих ідей, які покращують його, адже, цей інструмент дозволяє швидко перевіряти гіпотези і, як наслідок, розвивати продукт в правильному напрямку. В цій доповіді ми розглянемо, що таке А/B тестування і для чого воно потрібно, які етапи треба пройти та як довго повинен тривати експеримент, щоб отримати коректний результат, а також, яка математика прихована за цим процесом.
Реєструючись на цей івент ви даєте згоду на обробку вказаних вами персональних даних для подальшої комунікації від організації Women Who Code Kyiv та її представниць.
На заході обов’язковим є дотримання Кодексу поведінки (https://goo.gl/R3Tj2X)
Мова: українська / російська
Немає коментарів
Додати коментар Підписатись на коментаріВідписатись від коментарів