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Aprendizado de máquina para empresas

"Entenda os fundamentos do Machine Learning e sua aplicação no mundo dos negócios."

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Descrição do Curso

Aprenda os conceitos básicos de aprendizado de máquina


Este curso apresentará os principais elementos do aprendizado de máquina para os líderes de negócios. Vamos nos concentrar nos principais insights e nas práticas básicas de como estruturar questões comerciais como projetos de modelagem com as equipes de aprendizado de máquina.

Mergulhe nas especificidades do modelo


Você entenderá os diferentes tipos de modelos, que tipo de perguntas comerciais eles ajudam a responder ou que tipo de oportunidades eles podem descobrir, além de aprender a identificar situações em que o aprendizado de máquina NÃO deve ser aplicado, o que é igualmente importante. Você entenderá a diferença entre inferência e previsão, prevendo probabilidade e valores, e como o uso do aprendizado não supervisionado pode ajudar a criar uma estratégia significativa de segmentação de clientes.
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  1. 1

    Aprendizado de máquina e casos de uso de dados

    Gratuito

    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.

    Reproduzir Capítulo Agora
    Aprendizado de máquina e pirâmide de dados
    50 xp
    Esclarecimento da terminologia
    50 xp
    Necessidades da pirâmide de dados de pedidos
    100 xp
    Combinar tarefas na pirâmide de dados
    100 xp
    Princípios de aprendizado de máquina
    50 xp
    Tipos de modelagem
    50 xp
    Encontrar casos supervisionados e não supervisionados
    100 xp
    Funções de trabalho, ferramentas e tecnologias
    50 xp
    Responsabilidades do cargo
    50 xp
    Combine projetos de dados com funções de trabalho
    100 xp
    Tipos de estrutura de equipe
    100 xp
  2. 4

    Gerenciar projetos de aprendizado de máquina

    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.

    Reproduzir Capítulo Agora
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Hadrien Lacroix
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Sara Billen
Karolis Urbonas HeadshotKarolis Urbonas

Head of Machine Learning and Science

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