Congratulazioni!

Machine Learning per il marketing con Python

Karolis Urbonas

Head of Analytics & Science, Amazon

Cosa abbiamo imparato?

  • Tipi di machine learning: supervisionato, non supervisionato, reinforcement
  • Fasi del machine learning
  • Tecniche di preparazione dati per diversi modelli
  • Prevedi il churn clienti telco con regressione logistica e alberi decisionali
  • Calcola il valore del cliente nel tempo (CLV)
  • Prevedi le transazioni del prossimo mese con regressione lineare
  • Valuta i modelli con metriche multiple
  • Segmenta i clienti in base agli acquisti con K-means e NMF
Machine Learning per il marketing con Python

E adesso?

  • Approfondisci ogni tema
  • Esplora i dataset, cambia i parametri e prova a migliorare l’accuratezza o l’interpretabilità della segmentazione
  • Affronta un progetto con un altro dataset e crea modelli con commenti da solə
  • Scrivi un post sul blog con link al codice GitHub quando finisci il progetto
  • Metti alla prova le tue conoscenze sul lavoro
Machine Learning per il marketing con Python

Grazie e buon apprendimento!

Machine Learning per il marketing con Python

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