提升数据分析性能
使用数据提高生产力并做出更好的决策 中级 提供方 : Mary Margaret Chantré 5 节课 · 11m 语言：阿拉伯语, 德语, 英语, 西班牙语, 法语, 葡萄牙语, Chinese
课程简介
业务分析是一个强大的工具，可用于制定决策和制定业务战略。当今的组织会生成大量数据。企业利用这些数据来提高效率和生产力、做出更好的业务决策并提高盈利能力。这就是预测分析有用的地方，但只有不断进行测试、检查和改进才能发挥最佳效果。随机化和并行化是预测分析中使用的两种最重要的技术。
在这些课程中，您将学习优化算法和模型的性能。您还将学习梯度、下降和直觉的重要概念，这些概念可用于提高预测算法的性能。我们还将讨论评估预测模型，这在构建和部署机器学习模型时至关重要。我们将研究评估预测模型的几种方法，包括交叉验证、保留验证和A/B测试。
您将学到的内容
- 优化随机化和并行化以提升算法性能
- 识别用于优化机器学习性能的工具
- 应用梯度、下降和直觉等概念改进预测算法
- 使用交叉验证、留出法验证和A/B测试评估预测模型
- 阐释预测模型及其在部署中的作用
关键要点
- 业务分析利用组织数据提升效率与生产力、优化决策并提高盈利能力。
- 预测分析在持续测试、检验和改进的过程中效果最佳。
- 随机化和并行化是预测分析中最重要的两种技术。
- 在构建和部署机器学习模型时，评估预测模型至关重要。
- 预测模型可以通过多种方式进行评估，包括交叉验证、留出法验证和A/B测试。
常见问题
本课程涵盖哪些内容？
课程涵盖随机化和并行化的优化、梯度/下降和直觉等概念，以及通过交叉验证、留出法验证和A/B测试评估预测模型，旨在提升预测算法和模型的性能。
本课程将学会做什么？
您将学会优化算法和模型的性能、识别用于优化机器学习性能的工具，以及在构建和部署预测模型时进行评估。
课程是如何结构化的？
课程分为以下课时：简介；随机化和并行化优化；梯度、下降与直觉；模型评估与部署；以及知识测验。
为什么评估预测模型很重要？
在构建和部署机器学习模型时，评估预测模型至关重要，课程介绍了多种评估方法，包括交叉验证、留出法验证和A/B测试。
