Machine Learning cho Kinh doanh

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.

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.

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.