Deep Learning School – кружок от ФПМИ, рассчитанный на старшеклассников, интересующихся программированием и математикой. 

Цель кружка – познакомить слушателей с основными принципами глубокого обучения (нейронных сетей) в интерактивном формате и на примере практических задач. На занятиях изучают язык программирования Python, основы линейной алгебры, оптимизацию и теорию вероятностей, а также машинное обучение и базовые архитектуры нейронных сетей.

Банк Тинькофф поставил перед сотрудниками лаборатории Инноватики задачу по оптимизации процесса работы банка с клиентами,  допустившими просроченную задолженность по кредиту. Для решения данной задачи лаборатория разработала агента, обученного методами обучения с подкреплением, для принятия решения о взаимодействии с клиентами. После сравнения данной модели с алгоритмами, используемыми на текущий момент, было установлено, что данная модель работает лучше их всех. На текущий момент времени сотрудники лаборатории работают над внедрением данной модели в процессы банка.

За три месяца непрерывной работы было придумано решение, позволяющее Банку значительно уменьшить затраты на закупку платных данных сторонних агенств. Сотрудники лаборатории построили агента, обученного с подкрелением, который позволяет выбирать клиентов эффективнее, чем текущие алгоритмы Банка. Данное решение на текущий момент времени используется Банком для выбора потенциальных клиентов для предложения продукта Банка.

Во время работы над проектом сотрудниками лаборатории была построена скоринговая модель, предсказывающая вероятность просрочки платежа клиентом более 90 дней за следующие 12 платежей. Построенная модель использует статистические данный за предыдущие 12 месяцев на момент прогнозирования. По результатам временного тестирования компания Тинькофф подтвердила факт устойчивости данной модели, а также приступила к внедрению нового поведенческого скоринга в бизнес-процессы Банка.