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Verbesserung der Leistung von Analytics
Sie nutzen Daten, um Ihre Produktivität zu steigern und bessere Entscheidungen zu treffen.Preview the first lesson free — get full access to all 5 lessons.
Mittelstufe Anbieter : Mary Margaret Chantré 5 Lektionen · 11m auf Arabisch, Deutsch, Englisch, Spanisch, Französisch, Portugiesisch, Chinese
Kursbeschreibung
Die Unternehmensanalyse ist ein leistungsfähiges Instrument, das für die Entscheidungsfindung und die Entwicklung von Unternehmensstrategien genutzt werden kann. Unternehmen erzeugen heute riesige Datenmengen. Unternehmen nutzen diese Daten, um die Effizienz und Produktivität zu verbessern, bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen und die Rentabilität zu steigern. Hier kann die prädiktive Analytik nützlich sein, aber sie funktioniert am besten, wenn sie ständig getestet, überprüft und verbessert wird. Randomisierung und Parallelisierung sind zwei der wichtigsten Techniken, die in der prädiktiven Analytik eingesetzt werden.
In diesen Lektionen lernen Sie, wie Sie die Leistung von Algorithmen und Modellen optimieren können. Außerdem lernen Sie wichtige Konzepte wie Gradient, Abstieg und Intuition kennen, die zur Verbesserung der Leistung von Vorhersagealgorithmen eingesetzt werden können. Wir werden auch die Bewertung von Vorhersagemodellen erörtern, die für die Erstellung und den Einsatz von Modellen für maschinelles Lernen unerlässlich ist. Wir werden uns verschiedene Möglichkeiten zur Bewertung von Vorhersagemodellen ansehen, einschließlich Kreuzvalidierung, Holdout-Validierung und A/B-Tests.
Was Sie lernen werden
- Randomisierung und Parallelisierung optimieren, um die Algorithmusleistung zu verbessern
- Tools zur Optimierung der Leistung des maschinellen Lernens identifizieren
- Die Konzepte von Gradient, Descent und Intuition anwenden, um vorhersagende Algorithmen zu verbessern
- Vorhersagemodelle mithilfe von Cross-Validation, Holdout-Validierung und A/B-Tests bewerten
- Vorhersagemodelle und ihre Rolle in der Bereitstellung erläutern
Wichtige Erkenntnisse
- Business Analytics nutzt die Daten einer Organisation, um Effizienz und Produktivität zu verbessern, bessere Entscheidungen zu treffen und die Rentabilität zu steigern.
- Predictive Analytics funktioniert am besten, wenn es ständig getestet, überprüft und verbessert wird.
- Randomisierung und Parallelisierung sind zwei der wichtigsten Techniken, die in Predictive Analytics verwendet werden.
- Die Bewertung von Vorhersagemodellen ist wesentlich beim Aufbau und Einsatz von Modellen des maschinellen Lernens.
- Vorhersagemodelle können auf mehrere Arten bewertet werden, einschließlich Cross-Validation, Holdout-Validierung und A/B-Tests.
Häufig gestellte Fragen
Was behandelt dieser Kurs?
Er behandelt die Optimierung von Randomisierung und Parallelisierung, die Konzepte von Gradient, Descent und Intuition sowie die Bewertung von Vorhersagemodellen durch Cross-Validation, Holdout-Validierung und A/B-Tests mit dem Ziel, die Leistung von Vorhersagealgorithmen und -modellen zu verbessern.
Was werde ich in diesem Kurs lernen zu tun?
Sie lernen, die Leistung von Algorithmen und Modellen zu optimieren, Tools zur Optimierung der Leistung des maschinellen Lernens zu identifizieren und Vorhersagemodelle beim Aufbau und Einsatz zu bewerten.
Wie ist der Kurs strukturiert?
Der Kurs ist in Lektionen unterteilt: Einführung; Optimierung von Randomisierung und Parallelisierung; Gradient, Descent und Intuition; Bewertung von Modellen und Bereitstellung; sowie Testen Sie Ihr Wissen.
Warum ist die Bewertung von Vorhersagemodellen wichtig?
Die Bewertung von Vorhersagemodellen ist wesentlich beim Aufbau und Einsatz von Modellen des maschinellen Lernens, und der Kurs befasst sich mit mehreren Wegen zur Bewertung, einschließlich Cross-Validation, Holdout-Validierung und A/B-Tests.
