Đo lường tác động học máy và giá trị kinh doanh

Nhiều dự án học máy thất bại vì thành công kỹ thuật không tự động chuyển thành giá trị kinh doanh. Đóng băng khoảng cách giữa độ chính xác cao của mô hình và lợi nhuận tài chính thực tế là cần thiết cho bất kỳ nhóm dữ liệu hiện đại nào. Lớp học viết này dạy bạn cách vẽ bản đồ các chỉ số học máy kỹ thuật cho các chỉ tiêu hiệu suất chính kinh doanh hữu hình (KPI). Bạn sẽ học cách nói tiếng của các bên liên quan đến kinh doanh, biện minh ngân sách dự án, và thiết kế các khung đánh giá chứng minh tác động thực tế của mô hình của bạn. Bạn sẽ học được gì: Hiểu các khái niệm cơ bản của các chỉ số kinh doanh học máy và cách chúng khác nhau từ xác minh kỹ thuật; Dịch các chỉ tiêu mô hình như chính xác, nhớ lại và AUC thành kết quả tài chính và ma trận chi phí-lợi ích; Tính toán lợi nhuận đầu tư của mô hình học máy, tính toán phát triển, triển khai và Chi phí bảo trì; Thiết kế các khung kiểm tra A / B phù hợp với kinh doanh và các chiến lược đánh giá trực tuyến; Thi hành giám sát liên tục để theo dõi cả mô hình trôi dạt và suy thoái KPI kinh doanh theo thời gian; Đánh giá tính khả thi kinh tế và hoạt động của việc tích hợp AI sinh sản và mô hình ngôn ngữ lớn vào các luồng công việc kinh doanh. Chương trình bắt đầu với thuật ngữ cốt lõi và các nền tảng của việc điều chỉnh chiến lược kinh doanh với khoa học dữ liệu. Sau đó bạn sẽ tiến hành nghiên cứu trường hợp bằng văn bản, các bài tập tính toán thực tế và các khung chiến lược giúp bạn thiết kế, đo lường và trình bày giá trị kinh doanh của các sáng kiến học máy của bạn. Lớp học dựa trên văn bản này là lý tưởng cho các nhà khoa học dữ liệu, quản lý sản phẩm và các nhà phân tích kinh doanh mong muốn kết nối các dự án kỹ thuật với chiến lược doanh nghiệp. Không cần lập trình cao cấp hoặc nền tảng toán học. Bắt đầu đọc hôm nay để thành thạo nghệ thuật biến thuật toán học máy thành thành công kinh doanh đo lường được.