Apprentissage automatique : usages et applications du partitionnement

Name: Apprentissage automatique : usages et applications du partitionnement
Author: Briana Brownell

Examen de l'apprentissage automatique à travers des cas d'utilisation et des situations réelles.

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Cours : à la demande

Probablement l'utilisation la plus courante de clustering est dans la segmentation de la clientèle. La raison est de traiter tous vos clients comme un grand groupe monolithique, ne va pas très bien quand tu essaies de comprendre offres ciblées pour les clients qui ont des besoins différents. Cela vous permet également d'avoir un approche lorsque vous faites votre marketing ou lorsque vous concevez vos produits. Avoir un seul produit car tout le monde ne va pas aussi bien comme ayant une série de produits qui répondent aux besoins des clients de manière plus ciblée. Maintenant, il y a plusieurs façons faire de la segmentation de clientèle, et la principale différence entre eux est le genre de variables que vous utilisez comme entrée. Souvent, la psychographie est utilisée afin de déterminer quels segments vos clients appartiennent. Et l'avantage d'utiliser la psychographie l'information est qu'elle vous permet comprendre les facteurs de motivation, et la vision du monde de vos clients bien meilleure que de regarder quelque chose c'est relativement bénin comme démographique informations ou l'historique des transactions. Ainsi, la plupart des spécialistes du marketing aime comprendre la psychographie de leurs différents groupes de clients, même s'ils regardent aussi la démographie, et d'autres mesures autour de cela. Il est certainement possible de créer un client segmentation utilisant uniquement des variables démographiques. Et en fait, il y a un certain nombre de segmentation réussie qui ont fait exactement. Ceux-ci regardent le style de vie global, et le comportement d'achat général, puis en utilisant ça, ils en déduisent les intérêts des segments. Et donc l'utiliser peut être très utile selon le type de produit que vous avez. Si vous essayez de cibler des groupes démographiques assez larges, alors cela peut être assez bon pour vous permettre pour comprendre quels groupes généraux pourraient être les plus intéressés par votre produit. L'autre style de segmentation de la clientèle est une segmentation comportementale. Donc, au lieu de regarder les attitudes ou psychographique, à la place, il regarde le comportement réel du groupe. Ce type de segmentation est donc très utile comprendre les modes de vie, et les actions des groupes en fonction de leurs comportements, et te donner un aperçu comment vous pouvez les atteindre efficacement. Alors maintenant, vous devriez avoir une idée des types de segmentations que vous pouvez faire avec les clients et comment le clustering peut être utilisé afin de trouver ces segments spécifiques.

Intermédiaire Fournisseur : Briana Brownell 5 leçons · 10m en Arabe, Allemand, Anglais, Espagnol, Français, Portugais, Ourdou, Chinese

Description du cours

Ces leçons vous permettront de découvrir divers cas d'utilisation et des applications réelles des méthodes abordées dans le cours. Les cas d'utilisation couvriront divers scénarios, y compris des scénarios de médecine, de vente au détail et de marketing.

Ce que vous allez apprendre

Explorer des applications réelles du clustering et de la modélisation d'association dans des scénarios de médecine, de vente au détail et de marketing
Examiner les méthodes de segmentation client, de segmentation d'images et de catégorisation d'images
Évaluer les défis rencontrés dans les applications réelles du clustering
Analyser les rôles de la préservation de la confidentialité, des lots de produits et de l'analyse du panier d'achat
Passer en revue les cas d'utilisation clés qui montrent l'apprentissage automatique appliqué dans des paramètres réels

Points clés à retenir

Le clustering et la modélisation d'association ont des applications réelles couvrant des scénarios de médecine, de vente au détail et de marketing.
Les méthodes de segmentation couvertes comprennent la segmentation client, la segmentation d'images et la catégorisation d'images.
Les applications réelles du clustering présentent des défis que le cours examine.
Les lots de produits et l'analyse du panier d'achat sont des cas d'utilisation explorés aux côtés de la préservation de la confidentialité.
Les leçons parcourent des cas d'utilisation clés pour démontrer l'apprentissage automatique dans des applications du monde réel.

Foire aux questions

Que couvre ce cours ?

Il couvre divers cas d'utilisation et applications réelles du clustering et de la modélisation d'association, y compris la segmentation de la clientèle, la segmentation d'images, la catégorisation d'images, les lots de produits et l'analyse du panier d'achat, et la préservation de la vie privée dans des scénarios tels que la médecine, la vente au détail et le marketing.

Quelles compétences vais-je acquérir grâce à ce cours ?

Le cours développe des compétences en Azure Machine Learning, analyse de clusters, apprentissage automatique, algorithmes d'apprentissage automatique, méthodes d'apprentissage automatique et analyse de cas d'utilisation.

Quels scénarios réels sont utilisés comme exemples ?

Les cas d'utilisation couvrent divers scénarios, y compris la médecine, la vente au détail et le marketing.

Quelles leçons sont incluses dans ce cours ?

Les leçons sont la Segmentation de la clientèle, la Segmentation d'images, la Catégorisation d'images, les Lots de produits et l'Analyse du panier d'achat, et la Préservation de la vie privée.

Quels sont les objectifs d'apprentissage de ce cours ?

Les apprenants apprendront les applications du monde réel du clustering et de la modélisation d'association, évalueront les défis rencontrés dans ces applications du monde réel et examineront les cas d'utilisation clés pour voir l'apprentissage automatique dans des applications du monde réel.