Machine learning की आम गलतियाँ

बिज़नेस के लिए मशीन लर्निंग

Karolis Urbonas

Head of Machine Learning & Science, Amazon

गलतियाँ

  • Machine learning पहले
  • डेटा कम होना
  • टारगेट वैरिएबल की परिभाषा
  • देर से टेस्ट करना, कोई प्रभाव नहीं
  • फीचर चयन
बिज़नेस के लिए मशीन लर्निंग

Machine learning पहले

पिरामिड-रॉ

बिज़नेस के लिए मशीन लर्निंग

डेटा कम होना

तैयारी

बिज़नेस के लिए मशीन लर्निंग

टारगेट वैरिएबल की परिभाषा

  • हम क्या प्रिडिक्ट कर रहे हैं?
  • क्या हम इसे ऑब्ज़र्व कर सकते हैं?
    • कॉन्ट्रैक्चुअल churn - ग्राहक ने प्रीमियम क्रेडिट कार्ड समाप्त किया
    • नॉन-कॉन्ट्रैक्चुअल churn - ग्राहक ने दूसरी किराना दुकान का उपयोग शुरू किया
  • गहन विश्लेषण
  • बिज़नेस डोमेन विशेषज्ञता
बिज़नेस के लिए मशीन लर्निंग

फीचर चयन

Inference (क्या प्रभावित करता है टारगेट वैरिएबल को?)

  • वे वैरिएबल चुनें जिन्हें आप नियंत्रित कर सकते हैं (website latency, price, delivery, customer service आदि)
  • फीचर चयन में बिज़नेस की भागीदारी ज़रूरी है

$$

Prediction (क्या हम भविष्य में टारगेट वैरिएबल का मान अनुमान लगा सकते हैं?)

  • आसानी से उपलब्ध डेटा से शुरू करें
  • अगर मॉडल परफॉर्मेंस ठीक है, तो इसे टेस्ट करें
  • नए फीचर क्रमिक रूप से जोड़ें
बिज़नेस के लिए मशीन लर्निंग

देर से टेस्ट करना, प्रभाव नहीं

ए/बी टेस्ट

बिज़नेस के लिए मशीन लर्निंग

अभ्यास करते हैं!

बिज़नेस के लिए मशीन लर्निंग

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