Experiment Fest x Яндекс.Практикум. Про эксперименты

МЕНЮ


Искусственный интеллект
Поиск
Регистрация на сайте
Помощь проекту

ТЕМЫ


Новости ИИРазработка ИИВнедрение ИИРабота разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика

Авторизация



RSS


RSS новости


На совместном митапе c Яндекс.Практикумом мы поговорим про подходы к анализу A/B тестов в разных компаниях. Обсудим такие горячие темы, как: cокращение дисперсии и ускорее принятия решений; автоматизация анализа; мифы и частые ошибки в анализе A/B; как строить культуру запуска экспериментов и многое другое.

3:13 — «Методы сокращения дисперсии, и зачем это нужно» - Анатолий Карпов

34:26 — «Увеличение чувствительности в A/B с помощью Cuped» - Валерий Бабушкин

1:14:11 — «A/B тесты и как мы их готовим» - Станислав Гафаров

1:45:56 — «Оценка аналитиков и гайдлайны» - Виталий Черемисинов

3:09:29 — «Как аналитику сделать API для прода и не облажаться» - Александр Кучин

3:30:03 — «Статистика в АБ: мифы и реальность» - Данила Леньков

4:33:21 — «Как ускорить А/Б тестирование с помощью машинного обучения» - Нерсес Богиян

Комментарии: