چهار مهارت نادر یادگیری ماشینی که همه دانشمندان داده به آن نیاز دارند

این دوره نادیده گرفته‌شده‌ترین و در عین حال حیاتی‌ترین مهارت‌ها در یادگیری ماشینی را پوشش می‌دهد، چهار تکنیک حیاتی که به ندرت پوشش داده می‌شوند – بیشتر دوره‌ها و کتاب‌ها آن‌ها را کاملاً حذف می‌کنند. 1) مدل سازی بالا (AKA PERSUASION MODELING): وقتی در حال مدلینگ هستید، آیا حتی کار درست را پیش بینی می کنید؟ 2) مغالطه دقت: هنگام ارزیابی اینکه یک مدل چقدر خوب کار می کند، آیا حتی در مورد چیز درستی گزارش می دهید؟ 3) P-HACKING: آیا ساده ترین کشفیات شما از داده ها حتی واقعی است؟ 4) پارادوکس مدل‌های گروه: آیا می‌دانید چگونه کار می‌کنند، حتی اگر به نظر می‌رسد که تیغ اوکام را به چالش می‌کشند؟ >> چرا این روش‌های پیشرفته ضروری هستند: هر یک به سؤالی می‌پردازد که برای یادگیری ماشینی اساسی است (در بالا). برای بسیاری از پروژه ها، موفقیت به این مهارت های خاص بستگی دارد. >> عملی نیست - اما برای یادگیرندگان فنی: این دوره بدون کدنویسی و بدون استفاده از نرم افزار یادگیری ماشین است. در عوض، قبل از اینکه تمرین عملی را انجام دهید، زمینه مفهومی را ایجاد می کند. وقتی نوبت به این تکنیک‌های پیشرفته و مشکلات رایج می‌رسد، پایه‌ای از دانش مفهومی وجود دارد که باید قبل از دست زدن به کار ایجاد کنید – و از انجام آن خوشحال خواهید شد. >> VENDOR-NEUTRAL: این دوره شامل دموی نرم افزاری روشنگر یادگیری ماشین در عمل با استفاده از محصولات SAS است. با این حال، برنامه درسی از نظر فروشنده خنثی و قابل اجرا است. محتویات و اهداف یادگیری، صرف نظر از اینکه در نهایت با کدام ابزار نرم افزار یادگیری ماشینی برای کار انتخاب می کنید، اعمال می شود.