About Course
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. Per visualizzare i sottotitoli, fare clic sul pulsante CC nell’angolo in basso a destra del lettore. 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
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