Napredno izobraževanje, na katerem se bomo poglobili v delovanje algoritmov strojnega učenja ter ugotovili, kako le-ti delujejo. Z uporabo intuicije in preprostih primerov bomo prikazali prednosti in slabosti posameznih pristopov. Vsaka lekcija se konča s praktičnim primerom, kjer udeleženci preizkusijo svoje znanje na novih podatkih. Spoznali bomo najnovejše pristope znanosti o podatkih in strojnega učenja, ki so specifično namenjeni za poslovne probleme. Poudarek je na intuiciji. Nič zahtevne matematike, statistike ali programiranja. Izobraževanje je praktično. Delali bomo na primerih in študijah - nič dolgočasnih PowerPointov.

Vsebina:

  • Raziskovanje podatkov in predprocesiranje.
  • Osnovne statistične analize, prikazane preko pametnih vizualizacij.
  • Gručenje in segmentacija strank.
  • Projekcije večdimenzionalnih podatkov.
  • Odločitvena drevesa, naključni gozdovi, logistična regresija.
  • Gradnja napovednih modelov in napovedovanje odhoda uporabnikov.
  • Prekomerno prilagajanje in pogoste napake pri gradnji modelov.
  • Kako pravilno napovedovati?
  • Ocenjevanje modelov in mere uspešnosti.
  • Napovedovanje na novih podatkih.

Za koga?

Za vse, ki jih veseli delo s podatki in bi radi naredili korak dlje od preprostih statistik.

Po izobraževanju boste:

  • znali napovedovati odhod uporabnikov
  • razumeli odločitve nekaterih klasifikatorjev
  • bili sposobni oblikovati poslovne odločitve na podlagi modelov
  • znali segmentirati stranke v skupine
  • vedeli, kako razložiti skupine
  • lahko samostojno oblikovali analitični delotok

Predznanja:

Ni potrebnih predznanj.

Trajanje:

  • 2 x 5 šolskih ur

Izvajalci: