9. Управление IT-проектами и продуктом. Финальное занятие | Технострим
9. Управление IT-проектами и продуктом. Финальное занятие | Технострим
https://www.youtube.com/watch?v=yaxAOxzD7nA
00:05 Введение в машинное обучение
• Лектор объясняет, что для понимания и использования машинного обучения необходимо иметь теоретическую базу и пройти курсы по этой теме.
• Рекомендует пройти курсы "Техносфера" и "Эндрю Ин" для получения базовых знаний.
02:51 Ожидания от машинного обучения
• Лектор предупреждает, что ожидания от машинного обучения часто завышены, и оно не может выдавать невероятные результаты.
• Вместо этого, оно помогает работать с большим объемом данных и делать выводы.
06:02 Обработка данных и обучение модели
• Лектор демонстрирует процесс обработки данных и обучения модели на примере датасета.
• Указывает на важность предварительной обработки данных и времени, которое уходит на это.
08:34 Анализ данных из Google Play Store
• Импорт библиотек Pandas, Numpy и Seaborn для анализа данных.
• Импорт датасета с информацией о приложениях из Google Play Store.
• Создание функции для визуализации данных.
• Выбор типа графика и построение графиков для разных параметров.
19:28 Анализ данных из Google Play Store
• Загрузка датасета с отзывами пользователей из Google Play Store.
• Анализ количества уникальных категорий приложений и их рейтинга.
• Удаление строк с отсутствующими данными и пропущенными значениями.
23:18 Анализ данных приложений
• Рассматриваются категории приложений, их распределение по рейтингу и количеству инсталлов.
• Выделяются популярные жанры приложений, такие как интертеймент, образование, экшн и другие.
27:53 Анализ выручки и корреляции между жанрами и категориями
• Рассматривается корреляция между жанрами и категориями, а также между разными фичами.
• Анализируются приложения, которые приносят больше выручки, и их связь с жанрами и категориями.
29:40 Подготовка данных для обучения модели
• Данные делятся на обучающую и тестовую выборки, затем строится модель для предсказания популярности приложений.
• Модель обучается на 80% данных, а 20% используются для проверки качества предсказаний.
• Самые популярные приложения, как правило, бесплатные и имеют размер не более 100 МБ.
• Специалисты по маркетингу должны делать рекламу и покупать рекламные места для популярных приложений.
• Разработчики должны акцентировать внимание на приложениях с категориями авто и транспортные средства, а также интертеймент.
34:55 Анализ данных и машинное обучение
• В видео обсуждается использование различных моделей машинного обучения для анализа данных и предсказания пользовательского поведения.
• Упоминается, что можно использовать различные модели, такие как регрессия, метод ближайших соседей и другие, для достижения точности до 80%.
37:16 Применение анализа данных в продуктах
• Аналитика данных может быть использована для анализа пользовательского поведения, например, для определения, насколько женщины покупают больше определенных товаров, чем мужчины, или насколько люди кликают на рекламу в разных местах сайта.
• Также упоминается использование голосовых данных для анализа интонаций и определения, какие голоса больше нравятся пользователям.
40:27 Использование данных для улучшения продуктов
• Для улучшения продуктов необходимо большое количество размеченных данных, которые могут быть получены с помощью качественных исследований или использования асессоров.
• В видео также упоминается, что для оценки качества ответов в поиске может потребоваться до 10 000 строк в день.
46:20 Машинное обучение и его применение
• Обсуждение важности постановки продуктовых задач и объяснения их значимости для работы дата-сайса и машинного обучения.
• Упоминание о том, что часто происходит ситуация, когда дата-сет очищается, запускается рендом форест, но не всегда понятно, зачем это делается.
52:13 Примеры использования машинного обучения
• Машинное обучение используется в поиске, рекламе, анализе естественного языка, мониторинге мнений в социальных сетях, анализе рисков и медицине.
• Упоминается, что машинное обучение может быть органично встроено в продукты, предсказывать и анализировать данные.
57:27 Будущее машинного обучения и его влияние на профессии
• Упоминается, что хотя машинное обучение может автоматизировать многие процессы, человеческий фактор все равно останется важным.
• Обсуждается идея о том, что большая часть деятельности будет автоматизирована, но общение с людьми останется элитной составляющей любого бизнеса.
01:01:32 Обсуждение машинного обучения
• Автор обсуждает возможность выполнения домашней работы по теме машинного обучения, если она не будет оцениваться.
• Она предлагает обсудить и решить, что делать с данными и как с ними работать.
• Автор также упоминает, что данные могут быть переработаны другим образом, и что не все в них идеально.
• Она не знает, что еще рассказать, но упоминает, что не рассказала все о машинном обучении.