ยินดีด้วย!

Machine Learning สำหรับการตลาดด้วย Python

Karolis Urbonas

Head of Analytics & Science, Amazon

เราได้เรียนรู้อะไรบ้าง?

  • ประเภทของ machine learning — supervised, unsupervised, reinforcement
  • ขั้นตอนของ machine learning
  • เทคนิคเตรียมข้อมูลสำหรับโมเดลแต่ละประเภท
  • พยากรณ์การยกเลิกบริการลูกค้าโทรคมนาคมด้วย logistic regression และ decision tree
  • คำนวณ customer lifetime value
  • พยากรณ์ยอดธุรกรรมเดือนถัดไปด้วย linear regression
  • วัดประสิทธิภาพโมเดลด้วย metrics หลายตัว
  • แบ่งกลุ่มลูกค้าตามประวัติการซื้อด้วย K-means และ NMF
Machine Learning สำหรับการตลาดด้วย Python

ต่อจากนี้ทำอะไรได้บ้าง?

  • เจาะลึกแต่ละหัวข้อให้มากขึ้น
  • สำรวจชุดข้อมูล ปรับพารามิเตอร์ และพัฒนาความแม่นยำของโมเดลหรือการตีความการแบ่งกลุ่ม
  • ทดลองทำโปรเจกต์กับชุดข้อมูลอื่น และสร้างโมเดลพร้อม comment ด้วยตัวเอง
  • เขียน blog post พร้อมลิงก์ไปยังโค้ดบน GitHub เมื่อโปรเจกต์เสร็จ
  • นำความรู้ไปใช้จริงในงาน
Machine Learning สำหรับการตลาดด้วย Python

ขอบคุณและสู้ต่อไป!

Machine Learning สำหรับการตลาดด้วย Python

Preparing Video For Download...