or
Acest exercițiu face parte din cursul
Machine learning-ul este folosit în numeroase industrii și domenii. Aplicat corect, poate îmbunătăți fundamental o afacere. Acest capitol prezintă cazuri de utilizare a machine learning-ului, rolurile profesionale implicate și modul în care se integrează în piramida nevoilor de date.
Acest capitol oferă o privire de ansamblu asupra diferitelor tipuri de machine learning. Vom analiza diferențele dintre modelele cauzale și cele de predicție, vom explora învățarea supervizată și nesupervizată și, în final, vom înțelege subtipurile învățării supervizate: clasificarea și regresia.
Acest capitol trece în revistă pașii esențiali în definirea cerințelor de business, identificarea și dimensionarea oportunităților de machine learning, evaluarea performanței modelelor și identificarea riscurilor de performanță în acest proces.
Acest capitol analizează cele mai bune și mai puțin bune practici în gestionarea proiectelor de machine learning. Vom identifica cele mai frecvente greșeli, vom învăța cum să gestionăm comunicarea dintre echipele de business și cele de ML și vom aborda provocările apărute la implementarea modelelor de machine learning în producție.
Exercițiul curent