After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Mô tả khóa học
Tìm hiểu những kiến thức cơ bản về học máy
Khóa học này sẽ giới thiệu các yếu tố chính của học máy đến các nhà lãnh đạo doanh nghiệp. Chúng ta sẽ tập trung vào những hiểu biết chính và các luyện tập cơ bản về cách cấu trúc các câu hỏi kinh doanh thành các dự án mô hình hóa với các nhóm học máy.
Tìm hiểu chi tiết về Mô hình
Bạn sẽ hiểu các loại mô hình khác nhau, những câu hỏi kinh doanh mà chúng giúp trả lời, hoặc những cơ hội mà chúng có thể khám phá, đồng thời học cách nhận biết các tình huống nên áp dụng học máy, điều này cũng quan trọng không kém.NOT Bạn sẽ hiểu sự khác biệt giữa inference và prediction, dự đoán xác suất và số lượng, cũng như cách sử dụng học không giám sát có thể giúp xây dựng chiến lược phân khúc khách hàng hiệu quả.
Yêu cầu tiên quyết
Khóa học này không có yêu cầu tiên quyết
Chương trình học
Đề cương khóa học
1
Machine Learning và các bài toán dữ liệu
Machine Learning được dùng trong nhiều ngành và lĩnh vực khác nhau. Nếu áp dụng đúng cách, nó có thể cải thiện hoạt động kinh doanh một cách căn bản. Chương này phác thảo các bài toán ứng dụng Machine Learning, vai trò công việc và cách chúng phù hợp với kim tự tháp nhu cầu dữ liệu.
- Machine Learning và kim tự tháp dữ liệu50 XP
- Làm rõ thuật ngữ50 XP
- Sắp xếp nhu cầu trong kim tự tháp dữ liệu100 XP
- Ghép nhiệm vụ vào kim tự tháp nhu cầu dữ liệu100 XP
- Nguyên tắc Machine Learning50 XP
- Các loại mô hình50 XP
- Phân biệt các trường hợp supervised và unsupervised100 XP
- Vai trò công việc, công cụ và công nghệ50 XP
- Trách nhiệm theo vai trò công việc50 XP
- Ghép dự án dữ liệu với vai trò công việc100 XP
- Các kiểu cấu trúc đội ngũ100 XP
2
Các loại Machine Learning
Chương này tổng quan các loại Machine Learning khác nhau. Chúng ta sẽ xem xét sự khác biệt giữa mô hình nhân quả và mô hình dự đoán, khám phá học có giám sát và không giám sát, và cuối cùng hiểu các phân loại phụ của học có giám sát: phân loại và hồi quy.
3
Yêu cầu kinh doanh và thiết kế mô hình
Chương này xem xét các bước quan trọng để xác định phạm vi yêu cầu kinh doanh, nhận diện và ước lượng cơ hội Machine Learning, đánh giá hiệu năng mô hình và xác định các rủi ro hiệu năng trong quá trình.
4
Quản lý dự án Machine Learning
Chương này sẽ tìm hiểu các thực hành tốt và tệ trong quản lý dự án Machine Learning. Chúng ta sẽ nhận diện các sai lầm thường gặp nhất, học cách quản lý truyền thông giữa bộ phận kinh doanh và nhóm ML, và cuối cùng giải quyết các thách thức khi triển khai mô hình Machine Learning vào môi trường sản xuất.
R
Machine Learning cho Kinh doanh
Hoàn
thành khóa học
