Как замеряют эффективность в бизнесе

📌 Заполни анкету прямо сейчас и получи чек-лист «15 самых популярных вопросов с собеседований и ответы на них» A/B‑тесты в ML — это не только сравнение AUC, но и влияние моделей на выручку, удержание и поведение пользователей. В этом видео Александр Дубейковский (экс-Яндекс, Авито, преподаватель MLinside) показывает, чем ML‑эксперименты отличаются от классических и как выбирать бизнес‑метрики и воронку метрик, чтобы не обмануться оффлайном. Разбираем, как честно проектировать A/B‑тесты: рандомизацию по User ID, учет фидбэк‑лупов, сегментов пользователей и гордрейл‑метрик. В конце — практические советы, когда A/B‑тесты работают, а когда нужны альтернативы, и приглашение на курс «Базы ML» по ссылке в описании. В этом видео: • Почему оффлайн‑метрики не равны бизнес‑эффекту и как формировать воронку бизнес‑, прокси‑ и ML‑метрик. • Примеры метрик для рекомендаций, антифрода и кредитного скоринга, включая гордрейл‑метрики и ограничения. • Как проектировать честный эксперимент: рандомизация по User ID, длительность теста, нужный трафик, множественные сравнения. • Что делать с фидбэк‑лупами, редкими событиями, разным эффектом на сегменты пользователей • Когда A/B‑тесты не работают. • Практические рекомендации перед запуском A/B‑теста. Подходит тем, кто: • ML‑инженерам и Data Scientists, которые выкатывают модели в прод и хотят честно измерять их влияние на бизнес. • Аналитикам данных и продуктовым аналитикам, отвечающим за A/B‑тесты, метрики и воронки. • Разработчикам...