Machine Learning Aziendale: Flussi di Lavoro, Dati e Selezione del Modello

L'implementazione del machine learning in un ambiente aziendale reale richiede più della semplice scrittura di codice modello; richiede una solida governance dei dati, una pre-elaborazione intelligente e una selezione strategica del modello. Questo corso basato su testo ti guida attraverso l'intero flusso di lavoro ML aziendale utilizzando un approccio pratico e basato su casi di studio. Passerai dalla comprensione della teoria di base del machine learning alla presa di decisioni architettoniche critiche per i casi d'uso aziendali. Scoprirai come valutare le esigenze di gestione dei dati e determinare se sfruttare AutoML, BigQuery ML o la formazione personalizzata per risolvere problemi aziendali complessi. Cosa imparerai: - Comprendere le fasi principali del ciclo di vita del machine learning aziendale e i principi di governance dei dati. - Analizzare i requisiti aziendali per selezionare il percorso di modellazione più efficiente tra AutoML, BigQuery ML e formazione personalizzata. - Applicare tecniche di pre-elaborazione e gestione dei dati per garantire input di alta qualità per i tuoi modelli. - Valutare le prestazioni del modello e allineare le metriche tecniche agli obiettivi aziendali. - Esplorare i concetti fondamentali di MLOps per capire come i modelli vengono monitorati e mantenuti in produzione. Il corso inizia con la terminologia essenziale e i pilastri fondamentali della gestione dei dati aziendali. Da lì, leggerai un caso di studio aziendale realistico, analizzando diversi scenari aziendali per valutare i pro e i contro dei vari percorsi di sviluppo ML e delle moderne pratiche di deployment. Questo corso è progettato per aspiranti professionisti dei dati, analisti aziendali e principianti che desiderano capire come il machine learning opera su larga scala. Non è richiesta alcuna precedente esperienza di machine learning o programmazione. Inizia a leggere oggi per costruire una solida base nella strategia di machine learning aziendale.