Învățare automată supervizată

Înțelegerea științei datelor

Lis Sulmont

Curriculum Manager, DataCamp

Fluxul de lucru în știința datelor

Ce este învățarea automată supervizată?

• Învățare automată: Predicții din date
• Învățare automată supervizată: Predicții din date cu etichete și caracteristici
  • Sisteme de recomandare
  • Diagnosticarea imaginilor biomedicale
  • Recunoașterea cifrelor scrise de mână
  • Predicția abandonului clienților

Studiu de caz: predicția abandonului

Studiu de caz: predicția abandonului

Studiu de caz: predicția abandonului

Studiu de caz: predicția abandonului

Studiu de caz: predicția abandonului

Studiu de caz: predicția abandonului

Studiu de caz: predicția abandonului

Recapitulare: învățare automată supervizată

• Predicție bazată pe date
• Datele au caracteristici și etichete
  • Etichetă: ce dorim să prezicem
  • Caracteristici: date care pot prezice eticheta
• Modelul antrenat poate face predicții

Evaluarea modelului

Împărțirea datelor istorice în seturi de antrenament și testare

Evaluarea modelului

Evaluarea modelului

Evaluarea modelului

• Verificarea ambelor rezultate este importantă pentru evenimente rare
• Modelul are o acuratețe de 0% în predicția unui abandon real

Să exersăm!

Înțelegerea științei datelor