The Hitchhiker's Guide to Your Users. Personalization Through Causal ML
Descripción
30 minutos (English)
¿Te has preguntado por qué algunos productos tienen más conversión? ¿O por qué algunos usuarios seleccionan sólo un tipo de producto? En esta charla se tratarán y explicarán algunas de estas preguntas utilizando la inferencia causal. Se explicará cómo estimar el impacto causal de la intervención T en el resultado Y para usuarios con características observadas X, sin fuertes suposiciones sobre la forma del modelo. Causal ML puede utilizarse para encontrar el grupo de personas que tienen una respuesta favorable para una métrica determinada, como el compromiso o las ventas. Este es un ejemplo de optimización de la audiencia de una campaña, pero también se puede utilizar para personalizar el engagement con nuestros clientes. Se puede utilizar para estimar el efecto para cada cliente para un sistema de recomendación personalizado óptimo.
Ponente
Eduardo Matallanas
Head of AI en Plain Concepts
Apasionado de las nuevas tecnologías, la robótica y la inteligencia artificial. Me apasiona tanto que hice un doctorado en la Universidad Politécnica de Madrid en estos temas. Así, llevo más de una década trabajando en este campo tanto en el ámbito académico como en el empresarial. Entre los proyectos en los que he trabajado, he desarrollado redes neuronales para el análisis de señales, procesamiento de imágenes, procesamiento del lenguaje natural, chatbots, asistentes virtuales, etc. También he estado en una empresa de producto como Cabify donde me he encargado de proyectos para crear un impacto en el mercado, a través de la automatización de tareas, creación de diferentes modelos para el seguimiento y mejora de sus usuarios, así como su puesta en producción. Desde que me reincorporé a Plain Concepts he estado trabajando en la coordinación de un equipo de datos e IA para ofrecer soluciones end2end a nuestros clientes. Además del software, me gusta mucho montar en bicicleta, escuchar música y leer.
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