Телеграм бот для тех, кто хочет использовать ML в работе, но не готов писать код
Я работаю менеджером продуктов. В рамках рабочих и личных проектов время от времени делаю аналитику данных. Одни из самых популярных задач для меня во время анализа — поиск зависимостей, прогнозирование, деление клиентов на группы, поиск аномалий/инсайтов. То есть стандартные задачи ML. Для этого я беру готовые ML-библиотеки немного причесываю данн…
Так это ML или бот просто считает корреляцию одного параметра относительного другого?
Никита, в бета-версии показываем пока только влияние параметров на результат. Прогнозирование в процессе. Хочется понять в каком виде его удобнее для пользователей реализовывать — одним общим файлом грузить группу объектов или руками забивать параметры прямо в боте (случай, когда надо предсказать для единичного объекта). Что для вас более востребовано было бы? Можете, пожалуйста, рассказать для чего используете классификацию?