Aprendizado de máquina para empresas

O aprendizado de máquina é usado em muitos setores e campos diferentes. Ele pode melhorar fundamentalmente os negócios se for aplicado corretamente. Este capítulo descreve os casos de uso do aprendizado de máquina, os cargos e como eles se encaixam na pirâmide de necessidades de dados.

Este capítulo apresenta uma visão geral dos diferentes tipos de aprendizado de máquina. Veremos as diferenças entre modelos causais e de previsão, exploraremos o aprendizado supervisionado e não supervisionado e, por fim, entenderemos os subtipos de aprendizado supervisionado: classificação e regressão.

Este capítulo analisa as principais etapas para definir o escopo dos requisitos de negócios, identificar e dimensionar as oportunidades de aprendizado de máquina, avaliar o desempenho do modelo e identificar quaisquer riscos de desempenho no processo.

Neste capítulo, você verá as melhores e piores práticas de gerenciamento de projetos de aprendizado de máquina. Identificaremos os erros mais comuns de aprendizado de máquina, aprenderemos a gerenciar a comunicação entre as equipes de negócios e ML e, por fim, abordaremos os desafios ao implantar modelos de aprendizado de máquina na produção.