Machine Learning for Business Analytics: Real-Time Data Analysis for Decision-Making
A gépi tanulás szerves eszköz az üzleti elemzők arzenáljában, mivel a különböző forrásokból származó adatok egyre nagyobb ütemben keletkeznek, és a komplex, strukturálatlan adatokon való munka elkerülhetetlenné válik. Az adatgyűjtés, az adattisztítás és az adatbányászat gyorsan nehezebbé válik az elemzés, mint az információk egyszerű importálása elsődleges vagy másodlagos forrásból. A gépi tanulási modell döntő szerepet játszik egy vállalat jövőbeli teljesítményének és eredményeinek előrejelzésében. Valós időben az adatgyűjtés és az adatfeldolgozás a modellek telepítésének fontos lépései. Az analitika az adatok és statisztikák vizualizálásának és irányításának eszköze. Az üzleti elemzők különböző adatkészletekkel dolgozhatnak -- a megfelelő gépi tanulási modell kiválasztása helyes elemzést, a jövő előrejelzését és megalapozott döntések meghozatalát eredményezi.
A globális gépi tanulási piac értéke 2017-ben 1,58 milliárd dollár volt, és várhatóan eléri a 20 milliárd dollárt. 83B 2024-ben - 2017 és 2024 között 44,06%-os CAGR-rel növekszik. A szerzők fontos ismereteket gyűjtöttek össze a gépi tanulás valós idejű alkalmazásairól az üzleti analitikában. Ez a könyv lehetővé teszi az olvasók számára, hogy széles körű ismereteket szerezzenek a gépi tanulási modellek területén, és elvégezhessék jövőbeli kutatómunkájukat. A gépi tanulás jövőbeli trendjeit az üzleti analitikában valós esettanulmányokkal magyarázzák el.
Lényegében ez a könyv minden üzleti elemző számára útmutatóként szolgál. A szerzők összekeverik az adatelemzés és a gépi tanulás alapjait, és kiterjesztik annak alkalmazását az üzleti analitikára. Ez a könyv kiváló bevezetésként szolgál, és kitér a gépi tanulás alkalmazásaira és következményeire. A szerzők első kézből származó tapasztalatokat nyújtanak a gépi tanulás üzleti analitikában való alkalmazásáról a valós idejű elemzés szakaszában. Az esettanulmányok gyakorlati kontextusba helyezik a módszert, hogy élő tapasztalatokat szerezzenek a gépi tanulással végzett adatelemzéshez. Ez a könyv értékes forrás a gyakorlati szakemberek, iparosok, technológusok és kutatók számára.
