Системы машинного обучения и прогнозирования
Превратить исторические и оперативные данные в прогнозы, классификации и определение приоритетов, которые можно оценивать на основе значимых исходных данных.
Улучшит ли модель то решение, которое вам нужно принять?
Определить цель, точку, в которой производится прогнозирование, и меры, которые он будет поддерживать. До внедрения сложных моделей установить простую исходную основу. Проверьте, отражают ли имеющиеся данные численность населения и условия, в которых будет использоваться модель.
Создание повторяемого трубопровода для подготовки данных, создания объектов, подготовки кадров и оценки. Раздельное использование данных о профессиональной подготовке и оценке с учетом сроков, подразделений и условий развертывания. Изучение утечки, неопределенности маркировки и стоимости различных видов ошибок.
План по изменению вводимых ресурсов и моделей поведения. Подключить мониторинг к решениям о переподготовке, модели и возврата. Дайте группам принимающих лиц четкий отчет о надлежащем использовании, известных ограничениях и доказательствах, лежащих в основе выбранной модели.
Что делать дальше
- Поддающийся измерению целевой показатель и заслуживающий доверия исходный показатель
- Непрерывная подготовка кадров и работа по оценке
- Подход к развертыванию, контролю и переподготовке
Что мне принести на разговор?
Принесите решение, которое вам нужно принять, ограничения, которые вы уже знаете, и небольшой, неконфиденциальный пример. Затем мы можем договориться о том, что следующий шаг является правильным.