Questo corso introduce i requisiti per determinare se il machine learning (ML) è la soluzione appropriata a un problema aziendale.
- Livello del corso: base
- Durata: 30 minuti
Nota: questo corso fornisce trascrizioni/sottotitoli localizzati. La narrazione è in inglese.
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Attività
Questo corso include presentazioni, video e verifiche delle conoscenze.
Obiettivi del corso
In questo corso, imparerai a:
- Identificare i dati, i tempi e i requisiti di produzione per un progetto ML di successo
Destinatari principali
Questo corso è destinato a:
- Leader aziendali non tecnici e altri decisori aziendali che sono o saranno coinvolti in progetti ML
- Partecipanti al programma AWS Machine Learning Embark e ai workshop di scoperta di Machine Learning Solutions Lab (MLSL)
Prerequisiti
Si raccomanda che i partecipanti a questo corso possiedano:
- Introduzione al machine learning: l’arte del possibile
Riepilogo del corso
Modulo 1: Una soluzione di machine learning è adatta al mio problema?
- Spiega come determinare se il ML è la soluzione appropriata al problema aziendale
Modulo 2: I miei dati sono pronti per il machine learning?
- Descrivi il processo per verificare che i dati siano pronti per il ML
Modulo 3: In che modo il machine learning influirà sulla tempistica di un progetto?
- Spiega come il ML può influire sulla tempistica di un progetto
Modulo 4: Quali domande devo porre inizialmente durante la distribuzione?
- Identifica le domande da porre che influiscono sulla distribuzione di ML
Modulo 5: Conclusione
