После прохождения этих курсов я уверенно создаю профессиональные визуализации и дашборды.
Shoebur RahmanСпециалист по закупкам, Giz Bangladesh
Описание курса
Изучите основы машинного обучения
Этот курс познакомит руководителей бизнеса с ключевыми элементами машинного обучения. Мы сосредоточимся на ключевых выводах и базовых практиках того, как структурировать бизнес-вопросы как проекты моделирования вместе с командами машинного обучения.
Погрузитесь в особенности модели
Вы поймёте различные типы моделей, какие бизнес-вопросы они помогают решать и какие возможности могут выявлять, а также научитесь определять ситуации, в которых машинное обучение NOT следует применять, что не менее важно. Вы поймёте разницу между инференсом и предсказанием, предсказанием вероятности и величин, а также то, как использование обучения без учителя может помочь выстроить эффективную стратегию сегментации клиентов.
Предварительные требования
Для этого курса нет предварительных требований
Программа
План курса
1
Машинное обучение и варианты использования данных
Машинное обучение применяется во многих отраслях и сферах. При грамотном использовании оно способно кардинально улучшить бизнес. В этой главе рассматриваются варианты применения машинного обучения, профессиональные роли участников процесса и их место в пирамиде потребностей в данных.
- Машинное обучение и пирамида данных50 XP
- Уточнение терминологии50 XP
- Упорядочьте уровни пирамиды данных100 XP
- Распределите задачи по уровням пирамиды данных100 XP
- Принципы машинного обучения50 XP
- Типы моделей50 XP
- Определите случаи обучения с учителем и без учителя100 XP
- Роли, инструменты и технологии50 XP
- Обязанности специалистов по данным50 XP
- Сопоставьте проекты с должностями100 XP
- Типы организационных структур команд100 XP
2
Типы машинного обучения
В этой главе дан обзор различных типов машинного обучения. Мы разберём различия между причинно-следственными моделями и моделями прогнозирования, рассмотрим обучение с учителем и без учителя, а также изучим подтипы обучения с учителем: классификацию и регрессию.
3
Бизнес-требования и проектирование моделей
В этой главе рассматриваются ключевые шаги по определению бизнес-требований, выявлению и оценке возможностей для применения машинного обучения, измерению качества модели и выявлению возможных рисков в процессе работы.
4
Управление проектами машинного обучения
В этой главе мы рассмотрим лучшие и наихудшие практики управления проектами машинного обучения. Вы узнаете о наиболее распространённых ошибках, научитесь выстраивать коммуникацию между бизнес-командой и командой машинного обучения, а также разберёте трудности, возникающие при развёртывании моделей в производственной среде.
R
Машинное обучение для бизнеса
Курс
завершён
