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मशीन लर्निंग कई उद्योगों और क्षेत्रों में उपयोग होती है। सही तरीके से लागू की जाए तो यह बिज़नेस को बुनियादी रूप से बेहतर बना सकती है। यह अध्याय मशीन लर्निंग के उपयोग केस, जॉब रोल्स, और वे डेटा नीड्स पिरामिड में कैसे फिट होते हैं, उसका सार देता है।
यह अध्याय मशीन लर्निंग के अलग-अलग प्रकारों का ओवरव्यू देता है। हम कॉज़ल और प्रेडिक्शन मॉडलों के फर्क को देखेंगे, सुपरवाइज़्ड और अनसुपरवाइज़्ड लर्निंग को समझेंगे, और अंत में सुपरवाइज़्ड लर्निंग के उप-प्रकार — क्लासिफ़िकेशन और रिग्रेशन — को जानेंगे।
यह अध्याय बिज़नेस आवश्यकताओं को स्कोप करने के मुख्य चरणों, मशीन लर्निंग अवसरों की पहचान और आकार-आंकलन, मॉडल परफॉर्मेंस के आकलन, और प्रक्रिया में किसी भी परफॉर्मेंस जोखिम की पहचान की समीक्षा करता है।
यह अध्याय मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट्स के प्रबंधन की बेहतरीन और खराब प्रैक्टिसेज़ पर नज़र डालेगा। हम सबसे आम मशीन लर्निंग गलतियों की पहचान करेंगे, बिज़नेस और ML टीमों के बीच संचार कैसे मैनेज करें, यह सीखेंगे, और अंत में मशीन लर्निंग मॉडलों को प्रोडक्शन में डिप्लॉय करते समय आने वाली चुनौतियों को संबोधित करेंगे।
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