Hvilken ML-metode passer til dine opgaver?

Det er ikke nogen hemmelighed, at data kan være enddog meget værdifulde - men ved du, hvordan du udnytter dine data effektivt? 

En løsning kan være at bruge Machine Learning (ML) til at omdanne dine rådata til indsigter, hjælpe med at forudsige tendenser, og endda automatisere beslutningsprocesser. 

Men ML er ikke bare ML. Der er et hav af metoder til rådighed, og hvordan vælger du den rette til dine specifikke forretningsopgaver?

Kan machine learning hjælpe dig?

Formålet med machine learning er at finde (ofte komplekse) mønstre i dine data og baseret herpå lave forudsigelser, der kan hjælpe dig med at besvare spørgsmål om din virksomhed, dine produkter, dine kunder - og hjælpe med at løse problemer, forbedre dine services etc. 

Du kan for eksempel benytte teknologien til at:

• forbedre oplevelsen af dine produkter ved at forudsige kundernes præferencer
• træffe bedre beslutninger baseret på data (og ikke mavefornemmelse)
• spotte nye trends indenfor din branche og dit område
• automatisere rutineopgaver og frigøre kostbar tid hos dig selv eller dine kolleger/medarbejdere
• registrere tegn på svindel, før den bliver begået
• styrke din digitale sikkerhed ved at identificere mistænkelige aktiviteter
• booste din markedsføring og finde nye leads

Hvilken ML-metode er den bedste til dine opgaver?

Der er ingen enkelt algoritme, der er bedst egnet til ethvert tænkeligt scenarie og datasæt. 

Hvor effektiv en model er, afhænger direkte af, hvor godt modellens antagelser passer til dine data.

Du skal med andre ord bruge din viden om netop dine data og den verden, de lever i, til at vælge den optimale maskinelæringsalgoritme - og så i øvrigt afveje vigtigheden af hastighed, nøjagtighed og kompleksitet for dit problem.

Overordnet kan man tale om 3 former for Machine Learning:

• Supervised learning: 
  Hvis du ønsker en funktion, der kan automatisere kategoriseringen af data, og du har et datasæt bestående af eksempler på både input og output, så kan du bruge en supervised learning-algoritme til at bygge en model, der kan løse dette problem.

Et eksempel på en sådan problemstilling kunne være et spamfilter, som vi ønske at bruge til at kategorisere emails i enten spam eller ikke-spam.

• Unsupervised learning: 
  Har du et datasæt, som du gerne vil danne dig et overblik over, så kan én tilgang være at bruge unsupervised learning til eksempelvis at identificere naturlige grupper af datapunkter. 

Et eksempel på dette kunne være en kundedatabase, som man ønsker at opdele i segmenter med lignende præferencer.

• Reinforcement learning: 
  Hvis du har en softwareagent, som kan interagere med et miljø og i den proces indsamle data, så er det muligt at benytte reinforcement learning til at forbedre denne agent. Et eksempel på dette kunne være software der lærer at spille et spil mod menneskelige modstandere.

Introduktion til Machine Learning

Vil du lære, hvordan machine learning kan forbedre din håndtering af data og beslutningsprocesser? 

Vores kursus, Machine Learning - get value out of your data, er et 2-dages introduktionskursus, der giver dig en indføring i koncepterne og anvendelserne af machine learning samt praktisk erfaring med at træne og evaluere modeller på forskellige datatyper. 

På kurset lærer du både om supervised og unsupervised ML-algoritmer og udforsker, hvordan disse kan anvendes på virkelige data til at forudsige fremtidige begivenheder og tendenser. 

Efter kurset er du i stand til at vurdere, hvilken type problemer kan løses med Machine Learning og hvilken model passer bedst til dine data.

Du lærer også at forberede data, udføre Eksplorativ Data Analyse (EDA), og træne klassifikationsmodeller.