Veri bilimi ekibiniz, IBM Data Science Platform'daki çeşitli araç ve teknikleri kullanarak birden çok departmana destek verebilir. Bu demo ile veri biliminin ayarlayıcı devreye alımını ve sahte talepleri öngörerek tahmine dayalı modelleri ölçeklemeye nasıl yardımcı olduğu hakkında bilgi edinin.

Gartner'dan veri bilimi ve makine öğrenimi teknolojisinin nasıl iş sonuçları sağlayabileceği hakkında bilgi edinin

Şu avantajları elde edebilirsiniz:

  • Başarılı veri bilimi projelerine ilişkin ipuçları
  • Makine öğreniminin yatırım getirisini kanıtlama
  • Matematik veya istatistik alanında çok az uzmanlığı olan veri analistlerini desteklemenin yolları
  • Güçlü tahmine dayalı analitik için kullanma senaryoları

Yetenekler

Tahmine dayalı analitik

Bir sonraki adımda olacakları rahatlıkla tahmin edin, böylece kuruluşunuz için akıllı kararlar verebilirsiniz. IBM, veri bilimi platformlarında bir liderdir.

Makine öğrenimi

IBM, ekipler arasında kolaylıkla işbirliği yapmanızı, açık kaynak araçlarını kullanmanızı, işinizin gerektirdiği hızda ölçeklendirme yapmanızı sağlayan, lider veri bilimi platformlarından birine sahiptir.

Normatif analitik

İş hedefleri ve kısıtlamalar arasındaki dengelemeleri de içeren karmaşık optimizasyon sorunlarını çözerek kuruluşların daha iyi kararlar almasına yardımcı olun.

Lider modern veri bilimi ekipleri

Carlo Appugliese
@CAppugliese

Veri bilimi ve yapay zeka pazarda nispeten yeni olmakla birlikte verilerden değer elde etme kavramı bir süredir biliniyor. Ancak zamanla bazı şeyler değişiyor ve liderler, çeşitli araçlarla (SAS ve SPSS gibi patentli paketler ve Rand Python ile açık kaynak seçenekleri), beceriler ve teknikler (makine öğrenimi, optimizasyon, durum bilgisi vb.) ve büyük veriyle ilgili çeşitli iş yükü seçenekleriyle (EDW, Hadoop gibi) uğraşıyor. Lider veri bilimi ekipleri kolay lokma değil ve birçoğu iş değerini nasıl en üst düzeye çıkarabileceğiyle ilgili sorular soruyor. Carlo Appugliese, etki süresinin kısaltılmasından ekiplerden en iyi işin nasıl elde edileceğine kadar yüzlerce şirketin veri bilimi uygulamalarını geliştirmesine yardımcı olan ekibinin deneyimlerinden elde edilen önemli öngörüleri paylaşıyor.

Carlo etkili bir veri bilimi (DS) ekibine liderlik etmenin 6 adımını paylaşıyor:

  1. Birinci ve en önemlisi, iş hedeflerinize ve soruna odaklanın; teknolojiye kendinizi kaptırmayın. Teknoloji uğruna teknoloji yapmayın.
  2. Yapmaya çalıştığınız şeyi çok fazla analiz etmeyin. En başarılı projelerden bazıları yalnızca projenin gerçekleştirilmesiyle mümkün oluyor. İş sorununuzu/kullanım senaryonuzu belirleyin, bir çalışma ekibi oluşturup işe başlayın.
  3. Ekibinizin kullanabileceği verileri sınırlandırmayın. Veri bilimcilerinin keşfetmesi gerekiyor ve bazen yaklaşımları bulgularına göre değişir. Bilim insanınıza tüm verilere erişme imkanı sağlayın.
  4. Başlangıçta projenizi nasıl hayata geçireceğiniz üzerine kafa yorun. Bütün bir çözümü kodlayıp daha sonra modeli dijital bir uygulamada yeniden yazmayın. Çözümü kullanabileceğiniz bir teknolojide oluşturun.
  5. En son Python çerçevelerini kullanmaktan çekinmeyin. Açık çerçeveler, topluluk tarafından geliştirilir ve geleneksel yaklaşımlardan daha üstündür. Kaggle kazananlarına göz gezdirin - Python tartışmasız lider, bu nedenle açık kaynaktan korkmayın.→ Kaggle kazananlarını görün (bağlantı ibm.com dışındadır)
  6. Ekibinize güç katın, bu sayede en deneyimsiz bilim insanları dahi iş sorunlarınızı çözmek için açık çerçeveleri kullanabilir. En üretken ekip üyelerimden bazıları lisansüstü programından daha yeni mezun olanlar.
Carlo Appugliese profil fotoğrafı

Machine Learning For Dummies, ücretsiz kopyası

E-kitaptaki bölümler şu konuları içerir:

  • Bağlam içinde makine öğrenimi teknolojisi
  • Makine öğrenimi yaklaşımlarını uygulama
  • Bir stratejiyi kullanmaya başlama
  • Makine öğrenimi tekniklerini anlama
  • Sonuç elde etmek için makine öğrenimi yöntemlerini deneme
  • Makine öğrenimini iş gereksinimlerine uygulama
Dallas Crawford

Veri bilimi işinizin değerini artırıyor mu?

Bu video tanıtımında Revelwood, QueBit ve Liberty Seguros şirketlerinde çalışan veri bilimi, analitik ve iş liderlerini dinleyin.

Başarı öyküleri

Enghouse Interactive

Büyük bir çağrı merkezi teknolojisi sağlayıcısı, çağrı merkezi deneyimini yeniden yaratmak ve müşterilerden değerli içgörüler elde etmek için IBM Veri Bilimi ve Yapay Zeka Elit Ekibinden yararlanıyor.

Geisinger Health System

Pennsylvania'da bulunan bir acil bakım kliniği, sağlayıcıların hastaları etkin biçimde izlemesine ve hayatta kalma oranını artırmak için önleyici eylemler gerçekleştirmesine yardımcı olmak amacıyla, sepsisten kaynaklanan ölüm biyogöstergelerini belirleyecek ve en son klinik araştırmaları toplayacak tahmine dayalı bir model geliştirmek üzere IBM veri bilimcilerine başvurdu.

JPMC

Günümüzün bankaları, geçmiş ve finansal veriler doğrultusunda performansı tahmin etmek ve piyasayı değerlendirmek üzere finansal modeller kullanıyor, peki model hatalı ise ne olur? JPMC, model riskinin yönetilmesine yardımcı olması için makine öğrenimi teknolojisi ile risk azaltma platformlarında önemli iyileştirmeler gerçekleştirmek üzere IBM veri bilimcileri ile işbirliği yaptı.