Описание задачи

Необходимо провести аудит машинного обучения, разработанного нашей командой. Основная задача модели - прогнозирование успешности рекламных кампаний в социальных сетях. Модель анализирует исторические данные о показателях рекламы, определяя, какие кампании принесут прибыль (с высоким ROMI), а которые будут убыточными.

Ключевые требования

• Тщательная проверка выбранного типа и архитектуры обучения ML модели высокого качества
• Валидация датасета на корректность признаков и целевой переменной
• Проверка логики предиктивной системы и работы на исторических данных

Контекст использования

Решение финансируется в реальном рекламном арбитраже. Модель поможет сократить убыточные кампании. Стек используемой технологии: Python стандартное ML, типовые ML под казовым DSL будут проводиться улучшения и уточнение, связанности могут реализовать предполагающей для удобного выполнения проганого улучшение под конкретных проводяте определенные логистической системы выборками (реформа, имея блок действий по кампкам).