John 建立了一個原型機器學習模型,用來預測客戶下個月會在這個線上遊戲網站遊玩的小時數。他正要提出洞見與建議。長條圖列出了前 5 個最重要的變數,每個變數都有一個係數,顯示對一般客戶下個月的活躍時數會造成多大的影響。
你會如何解讀這些結果,並啟動哪些行動方案?請選出一個「不適用」的選項。
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機器學習廣泛應用於各行各業。若運用得當,能從根本提升業務成果。本章將說明機器學習的應用情境、相關職務角色,以及它們如何對應到資料需求金字塔。
本章概覽不同的機器學習類型。我們將比較因果與預測模型,探討監督式與非監督式學習,最後理解監督式學習的子類型:分類與迴歸。
本章將檢視界定商業需求的關鍵步驟、辨識並評估機器學習機會的規模、評估模型效能,以及在此過程中辨識任何效能風險。
當前練習
本章將探討管理機器學習專案的最佳與最差做法。我們會指出最常見的機器學習錯誤,學習如何管理商務與 ML 團隊之間的溝通,並最後說明將機器學習模型部署到正式環境時會面臨的挑戰。