Aprendizaje automático: usos y aplicaciones del agrupamiento

Name: Aprendizaje automático: usos y aplicaciones del agrupamiento
Author: Briana Brownell

Examinar el aprendizaje automático a través de casos de uso y situaciones del mundo real.

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Curso: bajo demanda

Probablemente el uso más común de la agrupación está en la segmentación de clientes. La razón es tratar a todos sus clientes como un gran grupo monolítico, no lo hace muy bien cuando estás tratando de averiguar ofertas dirigidas para clientes que tienen diferentes necesidades. También te permite tener una imagen más personalizada. enfoque cuando usted está haciendo su comercialización o cuando estás diseñando tus productos. Tener un solo producto porque a todos no les va tan bien como tener una serie de productos que satisfagan las necesidades de los clientes de una manera más específica. Ahora bien, hay varias formas hacer segmentación de clientes, y la principal diferencia entre ellos es el tipo de variables que está utilizando para una entrada. A menudo, la psicografía se utiliza para determinar qué segmentos pertenecen sus clientes. Y la ventaja de usar psicográfico información es que te permite comprender los factores motivadores, y la cosmovisión de tus clientes mucho mejor que mirar algo eso es relativamente benigno como demográfico información o historial transaccional. Así que la mayoría de los vendedores Me gusta entender la psicografía. de sus diversos grupos de clientes, incluso si también miran la demografía, y otras métricas al respecto. Ciertamente es posible crear un cliente segmentación utilizando únicamente variables demográficas. Y de hecho, hay un número de segmentación exitosa que han hecho exactamente. Estos miran el estilo de vida en general, y el comportamiento general de compra, y luego usando eso, infieren los intereses de los segmentos. Y entonces usar esto puede ser bastante útil. dependiendo del tipo de producto que tengas. Si estás tratando de apuntar grupos demográficos bastante amplios, entonces esto puede ser bastante bueno para permitirle para entender qué grupos generales puede estar más interesado en su producto. El otro estilo de segmentación de clientes es una segmentación conductual. Así que en lugar de mirar las actitudes o psicografía, en cambio, mira el comportamiento real del grupo. Así que este tipo de segmentación es bastante útil. para entender los estilos de vida, y acciones de los grupos en base a sus comportamientos, y darte una idea en cómo puede llegar a ellos de manera efectiva. Así que ahora deberías tener una idea. de los tipos de segmentaciones que puedes hacer con los clientes y cómo se puede utilizar la agrupación para encontrar esos segmentos específicos.

Intermedio Proveedor : Briana Brownell 5 lecciones · 10m en Árabe, Alemán, Inglés, Español, Francés, Portugués, Urdu, Chinese

Descripción del curso

Estas lecciones lo guiarán a través de varios casos de uso y aplicaciones del mundo real de los métodos que hemos cubierto en el curso. Los casos de uso cubrirán varios escenarios, incluidos escenarios de medicina, comercio minorista y marketing.

Lo que aprenderás

Explorar aplicaciones del mundo real de agrupamiento y modelado de asociación en escenarios de medicina, retail y marketing
Examinar métodos de segmentación de clientes, segmentación de imágenes y categorización de imágenes
Evaluar los desafíos enfrentados dentro de aplicaciones del mundo real de agrupamiento
Analizar los roles de la preservación de privacidad, paquetes de productos y análisis de canasta
Revisar casos de uso clave que muestren aprendizaje automático aplicado en configuraciones del mundo real

Puntos clave

El agrupamiento y modelado de asociación tienen aplicaciones del mundo real en escenarios de medicina, retail y marketing.
Los métodos de segmentación cubiertos incluyen segmentación de clientes, segmentación de imágenes y categorización de imágenes.
Las aplicaciones del mundo real de agrupamiento presentan desafíos que el curso examina.
Los paquetes de productos y análisis de canasta son casos de uso explorados junto con la preservación de privacidad.
Las lecciones caminan a través de casos de uso clave para demostrar aprendizaje automático en aplicaciones del mundo real.

Preguntas frecuentes

¿Qué cubre este curso?

Cubre varios casos de uso y aplicaciones del mundo real de agrupamiento y modelado de asociación, incluyendo segmentación de clientes, segmentación de imágenes, categorización de imágenes, paquetes de productos y análisis de canasta y preservación de privacidad en escenarios como medicina, retail y marketing.

¿Qué habilidades ganaré de este curso?

El curso desarrolla habilidades en Azure Machine Learning, Análisis de Conglomerados, Aprendizaje Automático, Algoritmos de Aprendizaje Automático, Métodos de Aprendizaje Automático y Análisis de Casos de Uso.

¿Qué escenarios del mundo real se utilizan como ejemplos?

Los casos de uso cubren varios escenarios, incluyendo medicina, retail y marketing.

¿Qué lecciones se incluyen en este curso?

Las lecciones son Segmentación de Clientes, Segmentación de Imágenes, Categorización de Imágenes, Paquetes de Productos y Análisis de Canasta y Preservación de Privacidad.

¿Cuáles son los objetivos de aprendizaje de este curso?

Los estudiantes aprenderán aplicaciones del mundo real de agrupamiento y modelado de asociación, evaluarán los desafíos enfrentados dentro de esas aplicaciones del mundo real y examinarán casos de uso clave para ver aprendizaje automático en aplicaciones del mundo real.