Машинное обучение

Модели учатся находить закономерности в данных и строить прогнозы без жестко заданных правил для каждого случая. Такие методы применяют в скоринге, рекомендациях, антифроде, прогнозировании спроса, компьютерном зрении, обработке текста, диагностике и промышленной аналитике. Важны качество данных, обучение, проверка моделей и перенос результата в бизнес-процессы.