기계 학습 및 예측 시스템

역사 및 운영 데이터를 의미 있는 기본 기준에 따라 평가할 수 있는 예측, 분류 및 우선 순위로 변환합니다.

질문 할 수 있는 질문

모델이 당신이 실제로 해야 할 결정을 개선할 수 있을까요?

목표, 예측이 이루어지는 지점과 지원할 행동의 정의 복잡한 모델을 도입하기 전에 간단한 기본 기준을 설정하십시오. 사용 가능한 데이터는 모델이 사용되는 인구와 조건을 반영하는지 확인합니다.

데이터 준비, 기능 제작, 교육 및 평가에 대한 반복 가능한 파이프라인을 구축합니다. 시간, 단체 및 배치 조건을 반영하는 방식으로 훈련 및 평가 데이터를 분리합니다. 유출, 라벨 불확실성 및 다양한 유형의 오류의 비용을 조사합니다.

입력값과 행동변화를 위한 계획 모니터링과 재교육 결정, 모델 버전 및 롤백과 연결. 수신팀은 적절한 사용, 알려진 한계 및 선택한 모델의 증거에 대한 명확한 설명을 제공합니다.

대화에 무엇을 가져오야 할까요?

당신이 해야 할 결정, 이미 알고 있는 제약과 작은 비비밀 사례를 가져오세요. 그러면 자료, 집중적인 검토 또는 보다 상세한 토론이 올바른 다음 단계인지에 동의할 수 있습니다.

더 명확한 다음 단계