Modele de predicție (învățare supervizată)

Machine Learning pentru afaceri

Karolis Urbonas

Head of Machine Learning & Science, Amazon

Supervizat vs. Nesupervizat

Modele supervizate

Prezicerea clasei/tipului unui rezultat (ex. anulare abonament, fraudă, achiziție) - CLASIFICARE

Prezicerea cantității unui rezultat (ex. suma cheltuită, ore jucate) - REGRESIE

Modele nesupervizate

Clustering - gruparea observațiilor în grupuri similare (ex. segmentarea clienților sau a piețelor)

Tipuri de învățare supervizată

Clasificare - Variabila țintă este categorică (discretă) (clasa rezultatului) (clasificare)

Va anula clientul abonamentul la un serviciu?

Această tranzacție este frauduloasă?

Care este profesia acestui utilizator?

Regresie - Variabila țintă este continuă (cantitatea rezultatului) (regresie)

Numărul de achiziții de produse luna viitoare

Numărul de ore de gaming anul viitor

Suma cheltuită pe asigurări

Colectarea datelor

Echipele de machine learning trebuie să colecteze toate datele disponibile pentru a prezice rezultatul dorit cu cel mai înalt grad de acuratețe, ex. în cazul predicțiilor de achiziție:

Informații despre clienți

Istoric achiziții, anulări, valoarea comenzilor

Istoric navigare, jurnale, erori

Detalii dispozitiv și locație

Frecvența utilizării produsului/serviciului

Și altele...

Exemplu de clasificare

clasificare - date

Clasificare - antrenare

clasificare-antrenare

Clasificare - învățare

clasificare-învățare

Clasificare - date noi

clasificare-date-noi

Clasificare - predicție

clasificare-predicție

Exemplu de regresie

regresie-date

Regresie - antrenare

regresie-antrenare

Regresie - învățare

regresie-învățare

Regresie - date noi

regresie-date-noi

Regresie - predicție

regresie-predicție

Regresie - predicție efectivă

regresie-predicție-efectivă

Să exersăm!

Machine Learning pentru afaceri