De nombreux chefs dâentreprise nâont quâune comprĂ©hension superficielle de lâapprentissage automatique. Quant aux data scientists des entreprises, ils se sentent souvent dĂ©connectĂ©s de lâaspect commercial. Dans ce guide pratique, Eric Siegel, auteur de best-sellers et ancien professeur dâinformatique, encourage les chefs dâentreprise et les responsables techniques Ă mettre fin aux silos. Il affirme que la collaboration est essentielle pour les entreprises espĂ©rant exploiter tout le potentiel des modĂšles dâapprentissage automatique et explique comment les appliquer pour transformer votre organisation et optimiser votre fonctionnement.
Les spĂ©cialistes des affaires et des donnĂ©es doivent dĂ©velopper une comprĂ©hension commune du potentiel de lâapprentissage automatique (AA).
Pour tirer parti des opportunitĂ©s de lâapprentissage automatique (AA), une collaboration Ă©troite entre les dĂ©partements commerciaux et techniques de votre entreprise est indispensable. Si vous ĂȘtes un spĂ©cialiste des affaires, vous devrez comprendre globalement le processus dâAA : ce que les modĂšles que vous utilisez prĂ©disent, comment ces prĂ©dictions affecteront vos activitĂ©s, les mĂ©triques que vous utilisez pour dĂ©terminer la prĂ©cision des prĂ©dictions de votre projet dâAA et les types de donnĂ©es que vous devrez collecter. Si vous ĂȘtes un spĂ©cialiste des donnĂ©es, vous devez Ă©largir votre perspective sur lâAA pour comprendre son pouvoir de transformation de toute lâentreprise.
Faites le lien entre la dimension affaires et la dimension donnĂ©es de votre organisation avec bizML : une approche en 6 Ă©tapes conçue par Eric Siegel pour aider les membres dâune Ă©quipe Ă lancer et Ă dĂ©ployer avec succĂšs des projets dâAA transformateurs sur la base dâune comprĂ©hension commune. Si vous vous demandez en quoi bizML diffĂšre de <...
Eric Siegel est consultant et a Ă©tĂ© professeur dâinformatique Ă lâuniversitĂ© de Columbia. Il est lâauteur de Predictive Analytics: The Power to Predict Who Will Click, Buy, Lie, or Die
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