Lewati ke konten utama

Beranda Machine Learning

Kursus

Machine Learning untuk Bisnis

DasarTingkat Keterampilan

Diperbarui 11/2024

Pahami dasar-dasar Machine Learning dan bagaimana penerapannya di dunia bisnis.

Mulai Kursus Gratis

TheoryMachine Learning

2 jam

15 videos

48 Latihan

3,200 XP

46,313

Pernyataan Pencapaian

Dipercaya oleh para pelajar di ribuan perusahaan

Melatih Tim?

Coba untuk Bisnis

Deskripsi Kursus

Pelajari Dasar-Dasar Machine Learning

Kursus ini akan memperkenalkan unsur-unsur utama machine learning kepada para pemimpin bisnis. Kami akan fokus pada wawasan kunci dan praktik dasar dalam merumuskan pertanyaan bisnis sebagai proyek pemodelan bersama tim machine learning.

Telusuri Detail Model

Anda akan memahami berbagai jenis model, jenis pertanyaan bisnis apa yang dapat mereka bantu jawab, atau jenis peluang apa yang dapat mereka temukan. Selain itu, Anda juga akan belajar mengidentifikasi situasi di mana machine learning TIDAK SEHARUSNYA diterapkan, yang sama pentingnya. Anda akan memahami perbedaan antara inferensi dan prediksi, memprediksi probabilitas dan jumlah, serta bagaimana penggunaan pembelajaran tanpa pengawasan dapat membantu membangun strategi segmentasi pelanggan yang bermakna.

Persyaratan

Tidak ada persyaratan untuk kursus ini

1

Machine Learning dan use case data

Machine Learning digunakan di berbagai industri dan bidang. Jika diterapkan dengan benar, hal ini dapat meningkatkan bisnis secara mendasar. Bab ini menguraikan use case Machine Learning, peran pekerjaan, dan bagaimana semuanya selaras dalam piramida kebutuhan data.

Machine learning dan piramida data

Klarifikasi terminologi

Urutkan kebutuhan piramida data

Cocokkan tugas dalam piramida data

Prinsip Machine Learning

Jenis pemodelan

Temukan kasus supervised dan unsupervised

Peran pekerjaan, alat, dan teknologi

Tanggung jawab peran pekerjaan

Cocokkan proyek data dengan peran pekerjaan

Jenis struktur tim

2

Jenis-jenis Machine Learning

Bab ini memberikan gambaran berbagai jenis Machine Learning. Kita akan meninjau perbedaan antara model kausal dan prediksi, mengeksplorasi supervised dan unsupervised learning, dan akhirnya memahami subjenis supervised learning: klasifikasi dan regresi.

Dilema prediksi vs. inferensi

Perbedaan inference dan prediction

Identifikasi use case inferensi vs. prediksi

Model inferensi (kausal)

Eksperimen dan model kausal

Identifikasi variabel yang tidak dapat ditindaklanjuti

Model prediksi (supervised learning)

Prinsip pemodelan supervised

Identifikasi model classification dan regression

Model prediksi (pembelajaran tanpa pengawasan)

Contoh penerapan pemodelan tanpa supervisi

Klasifikasi, regresi, atau model unsupervised

3

Kebutuhan bisnis dan perancangan model

Bab ini meninjau langkah-langkah kunci dalam merumuskan kebutuhan bisnis, mengidentifikasi dan mengukur peluang Machine Learning, menilai kinerja model, serta mengidentifikasi risiko kinerja dalam prosesnya.

Kebutuhan bisnis

Identifikasi situasi, peluang, dan aksi

Identifikasi eksperimen yang berhasil

Pelatihan model

Proses pelatihan model

Training, validation, dan test

Pengukuran kinerja model

Contoh kinerja buruk

Identifikasi metrik kinerja

Risiko Machine Learning

Memperbaiki model yang tidak berkinerja

Model yang tidak dapat ditindaklanjuti

Identifikasi rekomendasi yang dapat ditindaklanjuti

4

Mengelola proyek Machine Learning

Bab ini akan meninjau praktik terbaik dan terburuk dalam mengelola proyek Machine Learning. Kita akan mengidentifikasi kesalahan Machine Learning yang paling umum, mempelajari cara mengelola komunikasi antara bisnis dan tim ML, dan akhirnya membahas tantangan saat menerapkan model Machine Learning ke produksi.

Kesalahan dalam Machine Learning

Identifikasi kesalahan dalam machine learning

Piramida kebutuhan data

Cocokkan kesalahan ML berdasarkan jenisnya

Manajemen komunikasi

Fokus komunikasi bisnis

Pengujian pasar

Machine learning di produksi

Sistem produksi

Kasus penggunaan ML pada sistem produksi

ML di peluncuran produksi

Machine Learning untuk Bisnis

Kursus
Selesai

Memperoleh Surat Keterangan Prestasi

Tambahkan kredensial ini ke profil LinkedIn, resume, atau CV Anda
Bagikan di media sosial dan dalam penilaian kinerja AndaDaftar sekarang

Bergabung dengan 19 juta pelajar dan mulai Machine Learning untuk Bisnis Hari Ini!

Kembangkan keterampilan data Anda dengan DataCamp untuk Mobile

Buat kemajuan di mana saja dengan kursus mobile kami dan tantangan coding harian 5 menit.