संप्रेषण प्रबंधन

बिज़नेस के लिए मशीन लर्निंग

Karolis Urbonas

Head of Machine Learning & Science, Amazon

वर्किंग ग्रुप्स

प्रगति ट्रैक करने और निम्नलिखित तय करने के लिए आवर्ती मीटिंग शेड्यूल करें:

  • बिज़नेस आवश्यकताएँ निर्धारित करें
  • मशीन लर्निंग मॉडल और बिज़नेस प्रोडक्ट्स की समीक्षा करें
  • Inference बनाम prediction
  • बेसलाइन मॉडल परिणाम और मॉडल अपडेट की रूपरेखा
  • मार्केट टेस्टिंग
  • प्रोडक्शन
बिज़नेस के लिए मशीन लर्निंग

बिज़नेस आवश्यकताएँ

  1. बिज़नेस की स्थिति क्या है?
    • चर्न रेट बढ़ने लगा है
  2. बिज़नेस की अवसर क्या है और कितना बड़ा है?
    • चर्न X% से Y% तक घटाएँ
  3. हम कौन-से बिज़नेस एक्शन लेंगे?
    • जोखिम वाले ग्राहकों पर रिटेंशन कैंपेन चलाएँ
बिज़नेस के लिए मशीन लर्निंग

मशीन लर्निंग प्रोडक्ट्स

  • बिज़नेस को कौन-से ML प्रोडक्ट्स चाहिए?

$$

  • उदाहरण 1 - चर्न की भविष्यवाणी। बिज़नेस चाहता है 1) चर्न के ड्राइवर्स पर inference, तिमाही अपडेट के साथ, और 2) दैनिक कस्टमर क्लासिफिकेशन: खोए हुए, जोखिम में, बिना जोखिम

$$

  • उदाहरण 2 - फ्रॉड प्रेडिक्शन। बिज़नेस चाहता है 1) चर्न के मजबूत इंडिकेटर्स पर inference, और 2) बहुत जोखिमभरे ट्रांज़ैक्शंस की रीयल-टाइम सूची मैनुअल रिव्यू के लिए, तथा मीडियम-रिस्क पर अतिरिक्त डेटा रिक्वेस्ट
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मॉडल परफॉर्मेंस और सुधार

मॉडल गलतियों के लिए स्वीकार्य सीमा पहचानें (याद रखें - सभी मॉडल गलत होते हैं):

  • Classification

    • किस क्लास को गलत वर्गीकृत करना ज्यादा महंगा है?
    • उदाहरण - फ्रॉड को नॉन-फ्रॉड बताना अक्सर उल्टे से अधिक महंगा पड़ता है
  • Regression

    • प्रेडिक्शन की एरर टॉलरेंस क्या है?
    • उदाहरण - डिमांड प्रेडिक्शन में, अगर मॉडल एरर बहुत अधिक हो तो कंपनी को जरूरत से ज्यादा इन्वेंटरी खरीदनी पड़ेगी
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मार्केट टेस्टिंग

ए/बी टेस्ट

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प्रोडक्शन में मशीन लर्निंग

  • क्या टेस्ट परिणाम लगातार सकारात्मक सुधार दे रहे हैं?
  • क्या मॉडल पर्याप्त स्थिर है?
  • क्या हमारे पास ऐसे सिस्टम और टूल्स हैं जहाँ मॉडल इंटीग्रेट हो सके?
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अभ्यास करते हैं!

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