Boris Voskresenskii: Causal inference for a steel mill

Data Fest Online 2020 Causal Inference in ML Track Causal inference for a steel mill Причинно-следственный анализ — это необходимый подход для решения многих производственных дата-сайенс задач. Вам нужно знать не только предсказания вашей модели, но и влияние ваших управляющих параметров на результат. Воскресенский Борис, директор по развитию цифровых технологий Северстали, поделится опытом создания продукта с использованием причинно-следственного анализа для одного из прокатных станов Северстали. Будет продемонстрировано, почему нельзя использовать вашу модель без понимания причинно-следственных связей, и показано, как простой подход из этой группы методов может существенно снизить риски применения вашей модели машинного обучения. Causal inference is a necessary approach in industrial tasks. You should know not only prediction of your model but also the impact of changing control parameters. Boris Voskresenskii, Chief Digital Officer of Severstal, will share his experience in creating a data science product with a causal inference approach for a Severstal mill located near St. Petersburg. He will demonstrate why you should not confuse predictions and causal inference and will show you a simple causal inference approach which was used for the steel mill automation. Посмотреть эфир и список треков и организаторов: Зарегистрироваться на фест и получить доступ к трекам: Вступить в сообщество: Соцсети Data Fest: