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Mejora del rendimiento de la analítica
Utilice los datos para aumentar la productividad y tomar mejores decisionesPreview the first lesson free — get full access to all 5 lessons.
Intermedio Proveedor : Mary Margaret Chantré 5 lecciones · 11m en Árabe, Alemán, Inglés, Español, Francés, Portugués, Chinese
Descripción del curso
La analítica empresarial es una potente herramienta que se puede utilizar para tomar decisiones y construir estrategias de negocio. Hoy en día, las organizaciones generan grandes cantidades de datos. Las empresas utilizan esos datos para mejorar la eficiencia y la productividad, tomar mejores decisiones empresariales y aumentar la rentabilidad. Aquí es donde el análisis predictivo puede ser útil, pero funciona mejor cuando se prueba, verifica y mejora constantemente. La aleatorización y la paralelización son dos de las técnicas más importantes utilizadas en el análisis predictivo.
En estas lecciones aprenderá a optimizar el desempeño de algoritmos y modelos. También aprenderá conceptos vitales de gradiente, descenso e intuición, que se pueden utilizar para mejorar el desempeño de los algoritmos predictivos. También analizaremos la evaluación de modelos predictivos, que es esencial al crear e implementar modelos de aprendizaje automático. Analizaremos varias formas de evaluar los modelos predictivos, incluida la validación cruzada, la validación de retención y las pruebas A / B.
Lo que aprenderás
- Optimizar la aleatorización y la paralelización para mejorar el desempeño del algoritmo
- Identificar herramientas para optimizar el desempeño del aprendizaje automático
- Aplicar los conceptos de gradiente, descenso e intuición para mejorar los algoritmos predictivos
- Evaluar modelos predictivos utilizando validación cruzada, validación de retención y pruebas A/B
- Explicar modelos predictivos y su papel en la implementación
Puntos clave
- El análisis empresarial utiliza los datos de una organización para mejorar la eficiencia y la productividad, tomar mejores decisiones e aumentar la rentabilidad.
- El análisis predictivo funciona mejor cuando se prueba, verifica y mejora constantemente.
- La aleatorización y la paralelización son dos de las técnicas más importantes utilizadas en el análisis predictivo.
- Evaluar modelos predictivos es esencial al construir e implementar modelos de aprendizaje automático.
- Los modelos predictivos se pueden evaluar de varias maneras, incluida la validación cruzada, la validación de retención y las pruebas A/B.
Preguntas frecuentes
¿Qué cubre este curso?
Cubre la optimización de la aleatorización y la paralelización, los conceptos de gradiente, descenso e intuición, y la evaluación de modelos predictivos a través de validación cruzada, validación de retención y pruebas A/B, con el objetivo de mejorar el desempeño de los algoritmos y modelos predictivos.
¿Qué aprenderé a hacer en este curso?
Aprenderás a optimizar el desempeño de los algoritmos y modelos, a identificar herramientas para optimizar el desempeño del aprendizaje automático y a evaluar modelos predictivos al construirlos e implementarlos.
¿Cómo está estructurado el curso?
El curso está organizado en lecciones: Introducción; Optimización de Aleatorización y Paralelización; Gradiente, Descenso e Intuición; Evaluación de Modelos e Implementación; y Prueba Tu Conocimiento.
¿Por qué es importante evaluar modelos predictivos?
Evaluar modelos predictivos es esencial al construir e implementar modelos de aprendizaje automático, y el curso examina varias formas de evaluarlos, incluida la validación cruzada, la validación de retención y las pruebas A/B.
