Курс на Stepik
Обложка курса «Как проектировать Production Lookalike ML-системы» на Stepik
3 990 ₽

Как проектировать Production Lookalike ML-системы 0.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Практический курс о том, как строить lookalike-модели для маркетинга, CRM, growth и B2B lead generation: от формулировки seed-аудитории и candidate pool до production-пайплайна, мониторинга и защиты решения. Внутри 10 модулей, 50 уроков и 12 проверочных заданий.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Как проектировать Production Lookalike ML-системы»Учеников на курсе 2
Сертификаты, выданные на курсе «Как проектировать Production Lookalike ML-системы»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Как проектировать Production Lookalike ML-системы»Отзывов получено 0
Рейтинг курса «Как проектировать Production Lookalike ML-системы»Рейтинг курса 0.000
Уроки в курсе «Как проектировать Production Lookalike ML-системы»Количество уроков 50
Тесты в курсе «Как проектировать Production Lookalike ML-системы»Количество квизов 12
Стоимость курса «Как проектировать Production Lookalike ML-системы»Стоимость курса 3 990 ₽
Обновления курса «Как проектировать Production Lookalike ML-системы»Обновления курса
Дата публикации курса «Как проектировать Production Lookalike ML-системы»Дата публикации курса
Последнее обновление курса «Как проектировать Production Lookalike ML-системы»Последнее обновление
Сложность normal

Содержание курса

Разделы в курсе «Как проектировать Production Lookalike ML-системы» 10 разделов Уроки в курсе «Как проектировать Production Lookalike ML-системы» 50 уроков Тесты в курсе «Как проектировать Production Lookalike ML-системы» 12 тестов Последнее обновление курса «Как проектировать Production Lookalike ML-системы» обн. 6 августа 2026

Бизнес-задача и место lookalike в продукте

5 уроков
1. Зачем бизнесу lookalike: seed, кандидаты и ограничение
2. Кто заказчик lookalike-модели и где она стоит в процессе
3. Где применяется lookalike: реклама, CRM, sales и продукт
4. Когда lookalike не нужен
5. Провальные постановки lookalike

Математические постановки lookalike

5 уроков
1. Supervised lookalike как классификация
2. Ranking-постановка и top-K
3. Embeddings и nearest neighbors
4. Metric learning и two-tower
5. Как выбрать постановку lookalike

Таргет и разметка lookalike

5 уроков
1. Object, seed и prediction point
2. Positive, negative и delayed labels
3. Feature window, target window и leakage
4. Repeated, censored и conflicting labels
5. Target design review перед обучением

Метрики качества lookalike

5 уроков
1. Offline, online и business metrics
2. Ranking и top-K metrics
3. Calibration, thresholds и stability
4. Uplift и incremental metrics
5. Business metrics и ROI модели

Требования к данным для lookalike

5 уроков
1. Минимальные данные для MVP lookalike
2. Желательные источники данных
3. Quality, freshness и granularity
4. Продвинутые источники и model scores
5. Data readiness checklist

Baseline и эвристики lookalike

5 уроков
1. Зачем baseline в lookalike
2. Простые эвристические baseline
3. Бизнес-правила и ручной скоринг
4. Простые ML baseline
5. Как сравнивать baseline и модель

Модели и подходы lookalike

5 уроков
1. Supervised модели для lookalike
2. Nearest neighbors для lookalike
3. Embeddings и two-tower модели
4. Uplift, graph и contextual approaches
5. Гибридные решения и production-выбор

От MVP к production

5 уроков
1. Уровень 0: эвристика без ML
2. Уровень 1: MVP lookalike
3. Уровень 2: production lookalike
4. Уровень 3: mature lookalike system
5. Масштабирование и переходы между уровнями

Мониторинг и деградация модели

5 уроков
1. Data drift в lookalike
2. Concept drift в lookalike
3. Operational monitoring lookalike
4. Business monitoring lookalike
5. Monitoring playbook и реакция на деградацию

Финальный production-case

5 уроков
1. Финальный кейс: бизнес-вводная
2. Target, метрики и baseline финального кейса
3. Модель, features и pipeline финального кейса
4. Monitoring, защита решения и альтернативы
5. Design document и финальная защита