Модели прогнозирования (обучение с учителем)

Машинное обучение для бизнеса

Karolis Urbonas

Head of Machine Learning & Science, Amazon

Обучение с учителем и без учителя

Модели с учителем

Прогнозирование класса/типа результата (например, отмена подписки, мошенничество, покупка) — КЛАССИФИКАЦИЯ

Прогнозирование количества результата (например, потраченные деньги, часы игры) — РЕГРЕССИЯ

Модели без учителя

Кластеризация — группировка наблюдений в похожие кластеры (например, сегментация клиентов или рынка)

Типы обучения с учителем

Классификация — целевая переменная категориальная (дискретная) (класс результата) (классификация)

Отменит ли клиент подписку на сервис?

Является ли эта транзакция мошеннической?

Какова профессия данного пользователя?

Регрессия — целевая переменная непрерывная (объём результата) (регрессия)

Количество покупок товара в следующем месяце

Количество часов в играх в следующем году

Расходы на страхование в долларах

Сбор данных

Команды машинного обучения должны собирать все доступные данные для прогнозирования нужного результата с максимальной точностью. Например, для прогнозирования покупок: