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