🎉 Вчера закончилось соревнование по кредитному скорингу на данных БКИ.



🏆 Сейчас победители оборачивают свои решения в docker-контейнеры.



📰 Настало время и нам выпустить статью на хабре с подробным описанием решения этой задачи. Далее, перечислю основные тезисы публикации.



📈 Семейство нейросетевых моделей за счет добавления данных БКИ побило модель на основе градиетного бустинга. Результат закономерный, ведь эти данные содержат информацию о предыдущем опыте исполнения клиентом кредитных обязательств.



🤿 Мы избавились от проблемы смещение распределения, которая появлялась за счет цикличности процессов выдачи кредитов и обучения модели. Ранее мы обучались только на «хороших клиентах», которым банк по предыдущей версии скоринга одобрил заявку.



🤔 Статья про нейронные сети обязательно должна содержать подробное описание данных, архитектуру модели и приемы, ее эффективного обучения, и мы не стали делать исключение)



💬 Автор ждет ваши вопросы в комментариях, а также репосты и плюсы на хабре.