Vi går gjennom beslutningspunkter, avveininger og reproduserbare arbeidsmåter som kjennetegner vellykkede maskinlæringsprosjekter.

Læringsmål:

  • Forstå de ulike fasene i en maskinlæringspipeline.
  • Lære å stille de riktige spørsmålene i hver fase.
  • Lære det grunnleggende for å kunne sete i gang med egne maskinlæringsprosjekter.
  • Lære å oversette reelle problemstillinger til analytiske ML-oppgaver og databehov.
  • Utforme maskinlæringsprosjekt som skaper tydelige foretningsverdier
  • Lære om de ulike rollene som kreves i et maskinlæringsprosjekt

Praktisk informasjon:

  • Varighet: Halv- eller heldagsopplegg
  • Format: Foredrag eller workshop
  • Målgruppe: Utviklere, tekniske ledere, analytikere, dataforskere, og fagspesialister som utforsker ML
  • Forutsetninger: Hands-on foredrag/workshop med praktiske demoer. Litt teknisk, ment for publikum som ikke blir skremt av å se litt kode eller bittelitt matematikk.
  • Utstyr: Ingen spesielle krav.