یادگیری ماشین و مبانی هوش مصنوعی: استراتژی مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده در مقیاس

ساخت راه‌حل‌های تحلیلی پیش‌بینی‌کننده در سطح جهانی مستلزم درک این نکته است که چالش‌های مقیاس و اندازه نمونه در مراحل مختلف یک پروژه بسیار نوسان دارند. چگونه می دانید چه مقدار داده باید استفاده کنید؟ چه چیزی کم است، چه چیزی زیاد است؟ زیرساخت شما چگونه باید با حجم و تقاضای پروژه مقیاس شود؟ این دوره گام به گام جنبه های استراتژیک و تاکتیکی تعیین میزان داده مورد نیاز برای ساختن یک راه حل مدل سازی پیش بینی کننده موثر بر اساس یادگیری ماشین و حجم داده ها آنقدر زیاد است که چالش هایی را ایجاد می کند. مربی، کیت مک کورمیک، هر مرحله (انتخاب داده، آماده‌سازی داده، مدل‌سازی، امتیازدهی، و استقرار) را با مقیاس‌پذیری در ذهن مرور می‌کند و بینش‌ها، دیدگاه‌ها و ابزارهای همکاری جدید را به متخصصان فناوری اطلاعات، دانشمندان داده و رهبری ارائه می‌کند.

rnrn تاکید بر استراتژی و برنامه ریزی است. نمونه ها، محاسبات و نتایج نرم افزار نشان داده شده فقط برای اهداف آموزشی هستند.