Udemy – Bayesian Machine Learning In Python: A/B Testing |

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Descrizione:

Usa algoritmi adattivi per migliorare le prestazioni dei test A/B

Comprendere la differenza tra la statistica bayesiana e quella frequentista

Applicare i metodi bayesiani ai test A/B

Requisiti

Probabilità (distribuzioni congiunte, marginali, condizionali, variabili casuali continue e discrete, PDF, PMF, CDF)
Codifica Python con lo stack Numpy

Descrizione

Questo corso è incentrato sui test A/B.

Il test A/B viene utilizzato ovunque. Marketing, vendita al dettaglio, feed di notizie, pubblicità online e altro ancora.

Il test A/B consiste nel confrontare le cose.

Se sei un data scientist e vuoi dire al resto dell’azienda, “il logo A è meglio del logo B”, beh non puoi semplicemente dirlo senza dimostrarlo usando numeri e statistiche.

Il tradizionale test A/B esiste da molto tempo ed è pieno di approssimazioni e definizioni confuse.

In questo corso, mentre faremo i tradizionali test A/B per apprezzarne la complessità, ciò a cui alla fine arriveremo è il modo di fare le cose dell’apprendimento automatico bayesiano.

Per prima cosa, vedremo se possiamo migliorare i tradizionali test A/B con metodi adattivi. Tutto questo ti aiuta a risolvere il dilemma esplora-sfrutta.

Imparerai a conoscere l’algoritmo epsilon-greedy, di cui potresti aver sentito parlare nel contesto dell’apprendimento per rinforzo.

Miglioreremo l’algoritmo epsilon-greedy con un algoritmo simile chiamato UCB1.

Infine, miglioreremo entrambi utilizzando un approccio completamente bayesiano.

Perché il metodo bayesiano è interessante per noi nell’apprendimento automatico?

È un modo completamente diverso di pensare alla probabilità.

È un cambio di paradigma.

Probabilmente dovrai tornare su questo corso più volte prima che affonderà completamente.

È anche potente e molti esperti di apprendimento automatico spesso fanno dichiarazioni su come “si iscrivono alla scuola di pensiero bayesiana”.

In sintesi, ci fornirà molti nuovi potenti strumenti che possiamo utilizzare nell’apprendimento automatico.

Le cose che imparerai in questo corso non sono solo applicabili ai test A/B, ma stiamo usando i test A/B come esempio concreto di come le tecniche bayesiane possono essere applicate.

Imparerai questi strumenti fondamentali del metodo bayesiano – attraverso l’esempio del test A/B – e poi sarai in grado di portare quelle tecniche bayesiane a modelli di machine learning più avanzati in futuro.

Ci vediamo in classe!

PREREQUISITI DIFFICILI / CONOSCENZE CHE SI ASSUME DI AVERE:

calcolo
probabilità (distribuzioni continue e discrete, congiunte, marginali, condizionali, PDF, PMF, CDF, regola di Bayes)
Codifica Python: if/else, loop, list, dicts, set
Numpy, Scipy, Matplotlib

CONSIGLI (per completare il corso):

Guardalo a 2x.
Prendi appunti scritti a mano. Ciò aumenterà drasticamente la tua capacità di conservare le informazioni.
Scrivi le equazioni. Se non lo fai, ti garantisco che sembrerà semplicemente senza senso.
Fai molte domande sul forum di discussione. Più sono e meglio è!
Renditi conto che la maggior parte degli esercizi richiede giorni o settimane per essere completata.
Scrivi tu stesso il codice, non restare seduto a guardare il mio codice.

IN CHE ORDINE DEVO FARE I TUOI CORSI?:

Dai un’occhiata alla lezione “In che ordine dovrei seguire i tuoi corsi?” (disponibile nell’Appendice di uno qualsiasi dei miei corsi, incluso il corso Numpy gratuito)

A chi è rivolto questo corso:

Studenti e professionisti con un background tecnico che desiderano apprendere le tecniche di apprendimento automatico bayesiano da applicare al loro lavoro di scienza dei dati

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