Corso
Machine Learning per il business
BasicLivello di competenza
Aggiornato 11/2024
TheoryMachine Learning2 h15 video48 Esercizi3,200 XP46,332Attestato di conseguimento
Crea il tuo account gratuito
Continua con GoogleMostra più opzionio
Continuando, accetti i nostri Termini di utilizzo, la nostra Informativa sulla privacy e che i tuoi dati siano conservati negli Stati Uniti.
Preferito dagli studenti di migliaia di aziende
Formare un team?
Prova per il BusinessDescrizione del corso
Impara le basi del machine learning
Questo corso spiegherà ai capi aziendali le cose più importanti del machine learning. Ci concentreremo sulle idee principali e sulle pratiche di base su come strutturare le domande aziendali come progetti di modellazione con i team di machine learning.
Scopri i dettagli del modello
Capirai i diversi tipi di modelli, a quali domande aziendali aiutano a rispondere o quali opportunità possono scoprire, e imparerai anche a capire quando NON è il caso di usare il machine learning, cosa altrettanto importante. Capirai la differenza tra inferenza e previsione, prevedere probabilità e quantità, e come usare l'apprendimento non supervisionato può aiutarti a costruire una strategia di segmentazione della clientela significativa.
Prerequisiti
Nessun prerequisito richiesto per questo corso1
Machine Learning e casi d’uso dei dati
Il Machine Learning è utilizzato in molti settori e ambiti diversi. Se applicato correttamente, può migliorare radicalmente il business. Questo capitolo presenta i casi d’uso del Machine Learning, i ruoli professionali e come si inseriscono nella piramide dei bisogni di dati.
2
Tipi di Machine Learning
Questo capitolo offre una panoramica dei diversi tipi di Machine Learning. Vedremo le differenze tra modelli causali e di predizione, esploreremo l’apprendimento supervisionato e non supervisionato e infine capiremo le sottocategorie dell’apprendimento supervisionato: classificazione e regressione.
3
Requisiti di business e design del modello
Questo capitolo esamina i passaggi chiave per definire i requisiti di business, identificare e quantificare le opportunità di Machine Learning, valutare le prestazioni del modello e individuare eventuali rischi di performance lungo il processo.
4
Gestire progetti di Machine Learning
In questo capitolo vedremo le migliori e peggiori pratiche nella gestione di progetti di Machine Learning. Identificheremo gli errori più comuni, impareremo a gestire la comunicazione tra business e team ML e infine affronteremo le sfide del deploy dei modelli di Machine Learning in produzione.
Machine Learning per il business
Corso completato
Ottieni Attestato di conseguimento
Aggiungi questa certificazione al tuo profilo LinkedIn, al curriculum o al CVCondividila sui social e nella valutazione delle tue performanceIscriviti ora
Unisciti a oltre 19 milioni di studenti e inizia Machine Learning per il business oggi!
Crea il tuo account gratuito
Continua con GoogleMostra più opzionio
Continuando, accetti i nostri Termini di utilizzo, la nostra Informativa sulla privacy e che i tuoi dati siano conservati negli Stati Uniti.
Aumenta le tue competenze sui dati con l'app di DataCamp
Avanza ovunque ti trovi con i nostri corsi per dispositivi mobili e le nostre sfide di programmazione quotidiane da 5 minuti.