or
Ця вправа є частиною курсу
Машинне навчання застосовують у багатьох галузях і сферах. Якщо його застосовано правильно, воно може докорінно поліпшити бізнес. У цьому розділі описано приклади використання машинного навчання, ролі в командах і те, як вони вписуються в піраміду потреб у даних.
Цей розділ подає огляд різних типів машинного навчання. Ми розглянемо відмінності між каузальними моделями та моделями для передбачень, дослідимо контрольоване й неконтрольоване навчання та, зрештою, зрозуміємо підтипи контрольованого навчання: класифікацію та регресію.
У цьому розділі розглянуто ключові кроки визначення бізнес-вимог, виявлення та оцінювання можливостей для машинного навчання, оцінювання ефективності моделі та виявлення ризиків продуктивності в процесі.
У цьому розділі ми розглянемо найкращі та найгірші практики керування проєктами з машинного навчання. Ми визначимо найпоширеніші помилки в ML, навчимося керувати комунікацією між бізнесом і ML-командами та, нарешті, обговоримо виклики під час розгортання моделей машинного навчання у продакшн.
Поточна вправа