Webinar gratuiti sul Machine Learning

Scopri come il Machine Learning, tramite algoritmi innovativi che operano in logica data-driven, permette di trovare insight nascosti, analizzare big data sempre più complessi per fornire previsioni ad alto valore indispensabili per prendere decisioni migliori e azioni sofisticate in tempo reale senza l'intervento umano.

I webinar sono strutturati per audience di livello Beginner o Advanced.
Tutti i webinar della serie sono gratuiti e disponibili on-demand.
Utilizza il form sulla destra per vederli.

Il Machine Learning per l'analisi dei dati destrutturati

Scopri le tecniche e gli strumenti SAS a supporto dell’analisi dei dati destrutturati, quali per esempio i commenti su web, i dati testuali interni come claim o note di call center, e l’approccio SAS alle analisi Machine Learning orientate a identificare pattern su immagini e video.

Operazionalizzazione del Machine Learning per migliorare le decisioni aziendali

Panoramica della strumentazione SAS per implementare una vera e propria analytical factory, a partire dai modelli creati e sviluppati dai data scientist e coperti nei webinar precedenti della serie. L’analytical factory integra i modelli analitici con le logiche e le regole derivate dal business combinandole in ottica deployment nella maniera più efficace possibile.

Introduzione al Machine Learning con SAS

In questo webinar vedrai come SAS può supportare i processi end-to-end con una panoramica degli strumenti a supporto del data scientist e anche del citizen data scientist, colui che dovrà sfruttare in ottica di business i risultati delle indagini analitiche e le relative applicazioni pratiche.

Algoritmi di Machine Learning avanzati e sistemi di raccomandazione

Le tecniche e gli strumenti che SAS mette a disposizione: dalle più tradizionali come le regressioni e gli alberi decisionali, alle più innovative - come le support vector machine, le reti bayesiane e i sistemi di raccomandazione - per estrarre le informazioni latenti e fornire al data scientist i tool più appropriati per implementare tali modelli.

Per maggiori informazioni

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