3. 機器學習 (ML)

機器學習 (ML)

數據分析之旅的第三階段

 

在現代數據平台得到很好的實施後,我們可以使用 ML(機器學習)增強分析以獲得更多洞察力。

自動化

  • 機器學習可以自動化許多流程和任務。
  • 增強決策能力——機器學習算法可以分析大量數據,識別有助於指導決策的模式、趨勢和相關性。
  • 改善客戶體驗——機器學習可用於個性化客戶體驗,例如推薦產品或創建定制內容。
  • 欺詐檢測——機器學習可以快速檢測欺詐行為。
  • 預測分析——機器學習可用於分析數據並構建預測模型來預測未來的結果。

傳統編程與機器學習

傳統的編程方法是基於預定義的“規則”來計算或預測結果。

機器學習(ML)是基於過去交易的訓練來生成規則,只需關注數據輸入和輸出。

Machine Learning (ML)

機器學習操作 (MLOps)

1.數據攝取

  • 數據移動

 

2.數據準備

  • 歸一化
  • 轉型
  • 驗證
  • 特徵化

 

3.模型訓練

  • 超參數調整
  • 自動模型選擇
  • 模型測試
  • 模型驗證

 

4.模型部署

  • 部署
  • 批量評分
  • 情境捕捉

 

5.運營化

  • Instrumentation
  • 監控
  • 警報
Machine Learning Operations (MLOps)

機器學習的價值

  • 發現隱藏的模式
  • 多維度分析
  • 持續改進
Value of Machine Learning (ML)

機器學習的輸出

  • 通過API或存儲將結果輸出到移動應用程序、網站、報告/儀表板、RPA系統等。
Machine Learning (ML) Output

機器學習的示例用法:

  • 客戶評分
  • 客戶細分
  • 客戶行為分析
  • 數據分析
  • 異常檢測

 

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