как работает это фигня?

[Гоша Хороший]

Это имеет смысл в случае, когда информация неизвестна и ее надо угадать по косвенным признакам. Например, многие после курса по плетению корзинок берут курс по вышиванию крестиком. А если после курса Алгебра I рекомендуют взять Алгебра II, то тут не надо мудрствовать и приумножать сущности, а надо просто эту информацию собрать, тем более что это совсем несложно сделать.

а как предожить 1-й курс и что брать после алгебры 10?

чтобы продать юзеру что-нибудь ненужное надо хоты бы знать его интересы/ключевые слова

[valchkou]

чтобы продать юзеру что-нибудь ненужное надо хоты бы знать его интересы/ключевые слова

у меня в голове созрело 2 простых способа.
1) создатель курса сам определяет последовательность. Возможно есть другие курсы коорые соотв по похожим критериям
2) наиболее популярный курс Б(топ 3) у тех кто взял курс А. Обычный счётчик + граф.

[Lisa]

Это имеет смысл в случае, когда информация неизвестна и ее надо угадать по косвенным признакам. Например, многие после курса по плетению корзинок берут курс по вышиванию крестиком. А если после курса Алгебра I рекомендуют взять Алгебра II, то тут не надо мудрствовать и приумножать сущности, а надо просто эту информацию собрать, тем более что это совсем несложно сделать.

а как предожить 1-й курс и что брать после алгебры 10?

чтобы продать юзеру что-нибудь ненужное надо хоты бы знать его интересы/ключевые слова

У вас классы разрозненные и логически между собой не связанные? Или же части одного или нескольких курсов?

[Сабина]

+1. Это из раздела recommendations systems
https://blog.statsbot.co/recommendation ... 67f39ac9a3

спасибо, Сабина! очень доходчиво написано, зачитался и по ссылкам пробежался.

да, похоже, что алгоритмы очевидные и весь вопрос в данных и моделях.

у нас сейчас данные в зачаточном состоянии, но думаю насосать кое-что персональное из Google Analytics и по интересу/ключевым словам предложить 1-й курс, а затем уже и collaborative algorithm включать

Я тут писала про хороший класс от Стенфорда, он в онлайне, всем доступен сейчас. Из него вы выйдете с готовыми Colab ноутбуками по всем ключевым концепциям ML для бизнеса от одного из лучших data scientists from Google - viewtopic.php?p=7434966#p7434966

Класс стоит 500 что ли, но может вам контора оплатит. Он ещё там приглашает спикеров - NASA, Zillow etc рассказать о текущих проектах

[Гоша Хороший]

У вас классы разрозненные и логически между собой не связанные? Или же части одного или нескольких курсов?

да, курсы все разрозненные и они хостятся на 3rd party server(CMS). у нас нет доступа к этой базе данных (только через admin tool or api). это курсы от разных компаний и даже чтобы найти автора надо парсить текст.

на этой неделе сделал data warehouse, залил туда данные и создал 3 модели на эс-ку-эле модели очень грубые, но у меня была задача : proof of concept. наши манагеры хотели оутсорсить этот проект, но я вызвался все сделать сам, сказал что-то типа "дайте мне автомат и пошлите в горячую точку". по-крайней мере, было интересно работать эти 2 недели, да и манагерам, похоже, результат понравился (хотя, может врут)

если пойдет в продакшн, то модели надо настраивать. у меня модели на SQL и запросы к data warehouse. построил также cube, но пока не вижу смысла с ним работать (и так все быстро). хочется сделать что-то умное, решить систему линейных уравнений, но пока еще не понимаю каких, хотя у меня есть матрица: user-course-enrollment, найти корреляцию - но между чем и чем?

собственно вопрос: если продолжать настраивать модель, то в каком направлении двигаться: SQL, Cube/MDX, C#, Python/R, Neural Networks, ...?

[Гоша Хороший]

но может вам контора оплатит

у нас контора правильная

[Lisa]

У вас классы разрозненные и логически между собой не связанные? Или же части одного или нескольких курсов?

да, курсы все разрозненные и они хостятся на 3rd party server(CMS). у нас нет доступа к этой базе данных (только через admin tool or api). это курсы от разных компаний и даже чтобы найти автора надо парсить текст.

на этой неделе сделал data warehouse, залил туда данные и создал 3 модели на эс-ку-эле модели очень грубые, но у меня была задача : proof of concept. наши манагеры хотели оутсорсить этот проект, но я вызвался все сделать сам, сказал что-то типа "дайте мне автомат и пошлите в горячую точку". по-крайней мере, было интересно работать эти 2 недели, да и манагерам, похоже, результат понравился (хотя, может врут)

если пойдет в продакшн, то модели надо настраивать. у меня модели на SQL и запросы к data warehouse. построил также cube, но пока не вижу смысла с ним работать (и так все быстро). хочется сделать что-то умное, решить систему линейных уравнений, но пока еще не понимаю каких, хотя у меня есть матрица: user-course-enrollment, найти корреляцию - но между чем и чем?

собственно вопрос: если продолжать настраивать модель, то в каком направлении двигаться: SQL, Cube/MDX, C#, Python/R, Neural Networks, ...?

Вам нужно сначала разобраться с методикой, а потом подбирать под нее технологии.
Возможно, можно обойтись простым частотным анализом, те кто брал класс А, также брали классы Б, В, Г. Вы смотрели, там какая-то частотная зависимость?
Вообще, какая цель этого проекта? Увеличить продажи классов?

[Гоша Хороший]

Вам нужно сначала разобраться с методикой, а потом подбирать под нее технологии.
Возможно, можно обойтись простым частотным анализом, те кто брал класс А, также брали классы Б, В, Г. Вы смотрели, там какая-то частотная зависимость?
Вообще, какая цель этого проекта? Увеличить продажи классов?

Lisa, все уже разобрано, подобрано, сделано, реализовано и одобрено менеджерами. вам спасибо за участие.

хотелось бы надеяться, что цель проекта гуманная - помочь юзеру, но похоже, что надо просто "продать что-нибудь ненужное". хотя одно другому не мешает

кароче, как сказал Сергунька (или хотел сказать): "куй железный пока горячий". и тут я с ним абсолютно согласен.

есть у меня "три модели на эс-ку-эле", но на мой взляд - это детский сад. реальные пацаны решают линейные уравнения и ищут корреляцию, а для этого лучше юзать Python or R. отсюда и вопросы.

как настраивать модель? пошлем е-мейлы. кто посмотрел курс и зааплаился - маладец - ставим плюсик (курсу), а кто посмотрел курс и послал лесом - курсу минусик. где-то так

[Lisa]

У меня такое ощущение, что вам просто хочется прикрутить модную технологию, безотносительно реальной необходимости
В таком случае все равно на чем делать, берите то, что вам больше хочется изучить.

[BabkaNaDvoe]

Prediction analytics. У меня даже есть статейка на эту тему со всем по другому печальному поводу кредитные карточки - каково вероятность, что платеж обман.
https://www.azoft.ru/blog/zachem-startapu-nuzhen-mvp/

Собственно в статье есть ссылки на классические случаи разбора поведения модели Random Forest (RF) and Gradient Boosted Tree (GBT). Я просто тупо в статье сравниваю их какова там
Как говорится добро пожаловать

Обычно все ламеры после освоения общей теории идут на https://www.kaggle.com/ осваивать горизонты и шестизначные зарплаты

Спасибо, полезная статья. Стоит ли взять курс по задачам классификации, если я с трудом понял написанное и при том не все?