Cours
Machine Learning pour le business
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Actualisé 11/2024TheoryMachine Learning2 h15 vidéos48 Exercices3,200 XP44,773Certificat de réussite.
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Essayez DataCamp for BusinessDescription du cours
Apprenez les principes fondamentaux de l'apprentissage automatique
Ce cours présentera les éléments clés de l'apprentissage automatique aux dirigeants d'entreprise. Nous nous concentrerons sur les idées clés et les pratiques de base permettant de structurer les questions commerciales sous forme de projets de modélisation avec les équipes d'apprentissage automatique.
Découvrez les caractéristiques du modèle
Vous comprendrez les différents types de modèles, les questions commerciales auxquelles ils permettent de répondre ou les opportunités qu'ils peuvent révéler. Vous apprendrez également à identifier les situations dans lesquelles l'apprentissage automatique ne doit PAS être appliqué, ce qui est tout aussi important. Vous comprendrez la différence entre l'inférence et la prédiction, la prédiction des probabilités et des montants, et comment l'utilisation de l'apprentissage non supervisé peut contribuer à élaborer une stratégie de segmentation de la clientèle pertinente.
Prérequis
Il n’y a pas de prérequis pour ce cours1
Machine learning and data use cases
Machine learning is used in many different industries and fields. It can fundamentally improve the business if applied correctly. This chapter outlines machine learning use cases, job roles and how they fit in the data needs pyramid.
2
Machine learning types
This chapter overviews different machine learning types. We will look into differences between causal and prediction models, explore supervised and unsupervised learning, and finally understand the sub-types of supervised learning: classification and regression.
3
Business requirements and model design
This chapter reviews key steps in scoping out business requirements, identifying and sizing machine learning opportunities, assessing the model performance, and identifying any performance risks in the process.
4
Managing machine learning projects
This chapter will look into the best and worst practices of managing machine learning projects. We will identify most common machine learning mistakes, learn how to manage communication between the business and ML teams and finally address the challenges when deploying machine learning models to production.
Machine Learning pour le business
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