Авто Вопрос №865018242Wl-100

Свидетельства о праве на наследство имеются. Прабабушка умерла в 1995 г. (есть свидетельство о смерти), но ее сын, мой дед, наследство не оформлял. И сам стар был, и лень ему было. После смерти деда в 2006 г. (документ также имеется) его треть по наследству досталась моей маме. Свидетельство о праве на наследство также имеется. В итоге из живых осталось два собственника. Есть техпаспорт на дом от 2009 г., в сведениях о правообладателях объекта 4 человека по указанным выше основаниям. Имена, фамилии и отчества полностью (это важно для участка). Теперь по участку. Он был закреплен по фактическому пользованию постановлением администрации муниципального образования в 1992 г. за жившими тогда собственниками дома: дед, прабабушка, мать и я. В равных долях, по 1/4. В 1992 г. выдано Свидетельство о праве собственности на землю по Постановлению Правительства РФ №

Свидетельства о праве на наследство имеются. Прабабушка умерла в 1995 г. (есть свидетельство о смерти), но ее сын, мой дед, наследство не оформлял. И сам стар был, и лень ему было. После смерти деда в 2006 г. (документ также имеется) его треть по наследству досталась моей маме. Свидетельство о праве на наследство также имеется. В итоге из живых осталось два собственника. Есть техпаспорт на дом от 2009 г., в сведениях о правообладателях объекта 4 человека по указанным выше основаниям. Имена, фамилии и отчества полностью (это важно для участка). Теперь по участку. Он был закреплен по фактическому пользованию постановлением администрации муниципального образования в 1992 г. за жившими тогда собственниками дома: дед, прабабушка, мать и я. В равных долях, по 1/4. В 1992 г. выдано Свидетельство о праве собственности на землю по Постановл

Мы часто слышим такие словесные конструкции, как «машинное обучение», «нейронные сети». Эти выражения уже плотно вошли в общественное сознание и чаще всего ассоциируются с распознаванием образов и речи, с генерацией человекоподобного текста. На самом деле алгоритмы машинного обучения могут решать множество различных типов задач, в том числе помогать малому бизнесу, интернет-изданию, да чему угодно. В этой статье я расскажу как создать нейросеть, которая способна решить реальную бизнес-задачу по созданию скоринговой модели. Мы рассмотрим все этапы: от подготовки данных до создания модели и оценки ее качества.

Вопросы, которые разобраны в статье:

• Как собрать и подготовить данные для построения модели?
• Что такое нейронная сеть и как она устроена?
• Как написать свою нейронную сеть с нуля?
• Как правильно обучить нейронную сеть на имеющихся данных?
• Как интерпретировать модель и ее результаты?
• Как корректно оценить качество модели?

«Вопрос о том, может ли компьютер думать, не более интересен,
чем вопрос о том, может ли субмарина плавать».
Эдсгер Вибе Дейкстра

Во многих компаниях, менеджеры по продажам общаются с потенциальными клиентами, проводят им демонстрации, рассказывают о продукте. Отдают, так сказать, свою душу по сотому разу на растерзание тем, кто, возможно, попал в их руки совершенно случайно. Часто клиенты недостаточно понимают, что им нужно, или то, что продукт может им дать. Общение с такими клиентами не приносит ни удовольствия, ни прибыли. А самое неприятное то, что из-за ограничения по времени, можно не уделить достаточно внимания действительно важному клиенту и упустить сделку.

Я математик-программист в сервисе seo-аналитики Serpstat. Недавно я получил интересную задачу по улучшению уже существующей и работающей у нас скоринговой модели, по-новому оценив факторы, которые влияют на успех продажи. Скоринг считался на основе анкетирования наших клиентов, и каждый пункт, в зависимости от ответа на вопрос, вносил определенное количество очков в суммарный балл. Все эти баллы за разные вопросы расставлялись на основе статистических гипотез. Скоринговая модель использовалась, время шло, данные собирались и в один прекрасный день попали ко мне. Теперь, когда у меня появилась достаточная выборка, можно было смело строить гипотезы, используя алгоритмы машинного обучения.

Я расскажу вам, как мы построили свою скоринг модель. Это реальный кейс с реальными данными, со всеми трудностями и ограничениями, с которыми мы столкнулись в реальном бизнесе. Итак, обо всем по порядку.

Мы подробно остановимся на всех этапах работы: 

▸ Сбор данных
▸ Препроцессинг 
▸ Построение модели
▸ Анализ качества и интерпретация модели

Рассмотрим устройство, создание и обучение нейросети. Все это я описываю, решая реальную скоринговую задачу, и постоянно подкрепляю новую теорию примером.
Сбор данных

Вначале нужно понять, какие вопросы будут представлять клиента (или просто объект) в будущей модели. К задаче подходим серьезно, так как на ее основании строится дальнейший процесс. Во-первых, нужно не упустить важные признаки, описывающие объект, во-вторых, создать жесткие критерии для принятия решения о признаке. Основываясь на опыте, я могу выделить три категории вопросов:

Булевы (бикатегориальные), ответом на которые является: Да или Нет (1 или 0). Например, ответ на вопрос: есть ли у клиента аккаунт?
Категориальные, ответом на которые является конкретный класс. Обычно классов больше двух (мультикатегориальные), иначе вопрос можно свести к булевому. Например, цвет: красный, зеленый или синий.
Количественные, ответами на которые являются числа, характеризующее конкретную меру. Например, количество обращений в месяц: пятнадцать.

Зачем я так подробно останавливаюсь на этом? Обычно, когда рассматривают классическую задачу, решаемую алгоритмами машинного обучения, мы имеем дело только с численными данными. Например, распознавание черно-белых рукописных цифр с картинки 20 на 20 пикселей. В этом примере 400 чисел (описывающих яркость черно-белого пикселя) представляют один пример из выборки. В общем случае данные необязательно должны быть числовыми. Дело в том, что при построении модели нужно понимать, с какими типами вопросов алгоритм может иметь дело. Например: дерево принятия решения обучается на всех типах вопросов, а нейросеть принимает только числовые входные данные и обучается лишь на количественных признаках. Означает ли это, что мы должны отказаться от некоторых вопросов в угоду более совершенной модели? Вовсе нет, просто нужно правильно подготовить данные. 

Данные должны иметь следующую классическую структуру: вектор признаков для каждого i-го клиента X(i) = {x(i)1, x(i)2, ..., x(i)n} и класс Y(i) — категория, показывающая купил он или нет. Например: клиент(3) = {зеленый, горький, 4.14, да} — купил.

Основываясь на вышесказанном, попробуем представить формат данных с типами вопросов, для дальнейшей подготовки:

0ально — кратко оп && afhjafhkjhf && 0

тест

тест 2