Uczenie maszynowe i piramida danych

Uczenie maszynowe dla biznesu

Karolis Urbonas

Head of Machine Learning & Science, Amazon

Zastosowania uczenia maszynowego

ML to stosowanie metod statystycznych lub informatycznych na danych w celu:

  1. Wyciągania wniosków przyczynowych

    "Co powoduje, że nasi klienci rezygnują z subskrypcji?"*

  2. Przewidywania przyszłych zdarzeń

    "Którzy klienci mogą zrezygnować z subskrypcji w przyszłym miesiącu?"*

  3. Odkrywania wzorców w danych

    "Czy istnieją grupy klientów o podobnym profilu i sposobie korzystania z usług?"*

Uczenie maszynowe dla biznesu

Hierarchia potrzeb danych

Piramida danych

Uczenie maszynowe dla biznesu

Zbieranie

Zbieranie

Uczenie maszynowe dla biznesu

Przechowywanie

Przechowywanie

Uczenie maszynowe dla biznesu

Przygotowanie

Przygotowanie

Uczenie maszynowe dla biznesu

Analiza

Analiza

Uczenie maszynowe dla biznesu

Prototypowanie i testowanie modelu

Prototypowanie i testowanie

Uczenie maszynowe dla biznesu

ML w produkcji

ML-AI

Uczenie maszynowe dla biznesu

Zakres

Zakres kursu

Uczenie maszynowe dla biznesu

Czas na ćwiczenia!

Uczenie maszynowe dla biznesu

Preparing Video For Download...