Greșeli în machine learning

Machine Learning pentru afaceri

Karolis Urbonas

Head of Machine Learning & Science, Amazon

Greșeli

  • Machine learning pe primul loc
  • Date insuficiente
  • Definirea variabilei țintă
  • Testare târzie, fără impact
  • Selecția caracteristicilor
Machine Learning pentru afaceri

Machine learning pe primul loc

Piramida brută

Machine Learning pentru afaceri

Date insuficiente

Pregătire

Machine Learning pentru afaceri

Definirea variabilei țintă

  • Ce prezicem?
  • Putem observa?
    • Churn contractual - clientul a renunțat la cardul de credit premium
    • Churn non-contractual - clientul a început să folosească alt magazin alimentar
  • Analiză aprofundată
  • Expertiză în domeniu
Machine Learning pentru afaceri

Selecția caracteristicilor

Inferență (ce influențează variabila țintă?)

  • Alegeți variabile controlabile (latența site-ului, preț, livrare, serviciu clienți etc.)
  • Afacerea trebuie implicată în selecția caracteristicilor

$$

Predcție (putem estima valoarea viitoare a variabilei țintă?)

  • Începeți cu datele disponibile
  • Dacă performanța modelului este acceptabilă, testați-l
  • Introduceți caracteristici noi iterativ
Machine Learning pentru afaceri

Testare târzie, fără impact

Test A/B

Machine Learning pentru afaceri

Să exersăm!

Machine Learning pentru afaceri

Preparing Video For Download...