Доклад будет посвящен задаче аплифта (uplift), в которой оценивается эффект от коммуникации с клиентами и выбирается группа, наиболее подверженная влиянию.

Сначала рассмотрим один из базовых блоков многих алгоритмов машинного обучения –– решающее дерево. Рассмотрим аплифт как задачу обучения с подкреплением (Reinforcement Learning) и попробуем решить её через временные различия (Temporal Difference).