Подборка полезных материалов от лекторов Открытого курса прикладной статистики
Роман Логинов рекомендует:
пример, как использовать нейросети вместо обычного ансамбля из деревьев;
https://clc.to/1JfzQg
статья с хорошим объяснением метрик для ранжирования;
https://clc.to/mFG8GA
статья с разбором метрик предсказания конверсии в клик;
https://clc.to/CAAUAA
инфографики по NLP;
https://clc.to/VcBE8Q
пошаговая иллюстрация архитектуры трансформера.
https://clc.to/KbTS0A
Дмитрий Лунин советует:
обзор критерия Манна-Уитни и связанных с ним заблуждений;
https://clc.to/ZLFi9g
инструкция, как увеличить мощность критериев для A/B-тестирования, используя машинное обучение;
https://clc.to/fEV50A
подборка лайфхаков по апгрейду A/B-тестов в двух частях — первая — https://clc.to/WrNx1w — и вторая — https://clc.to/hicczA
Роман Логинов рекомендует:
пример, как использовать нейросети вместо обычного ансамбля из деревьев;https://clc.to/1JfzQg
статья с хорошим объяснением метрик для ранжирования;https://clc.to/mFG8GA
статья с разбором метрик предсказания конверсии в клик; https://clc.to/CAAUAA
инфографики по NLP;https://clc.to/VcBE8Q
пошаговая иллюстрация архитектуры трансформера.https://clc.to/KbTS0A
Дмитрий Лунин советует:
обзор критерия Манна-Уитни и связанных с ним заблуждений;https://clc.to/ZLFi9g
инструкция, как увеличить мощность критериев для A/B-тестирования, используя машинное обучение;https://clc.to/fEV50A
подборка лайфхаков по апгрейду A/B-тестов в двух частях — первая — https://clc.to/WrNx1w — и вторая — https://clc.to/hicczA
945
Line height в Android TextView: где не сходится с Figma, как мешает pixel-perfect, и как это решить 
Имеем привычку создавать надёжные корневые системы и масштабировать их на все сервисы компании. А ещё — делиться опытом. 
Присоединяйтесь к трансляции 
А если хотите решать такие же продуктовые задачи, то держите ссылку на наш карьерный сайт 
Стабильность аналитической платформы: повышается
24 апреля. 18:30 мск.
AvitoTech
https://clc.to/2Uqwzw
Для тех, кто хочет научиться 1) собирать и валидировать кастомные критерии на реальных данных и 2) применять прикладную статистику для решения задач бизнеса.
Курс состоит из двух частей: первая даёт базу по прикладной статистике, вторая погружает в более хитрые критерии. По итогу вы научитесь:
А ещё узнаете, как ставить эксперименты, выводить критерии, доказывать справедливость используемой формулы.
https://clc.to/2Uqwzw