Mitä teen työkseni?
Outo englanninkielinen titteli ei usein kerro, mitä työ oikeasti on. Blogitekstissä kerron tarkemmin, millaisia ongelmia ratkon työssäni.
Avainsana: koneoppiminen
Koneoppiminen tarkoittaa menetelmiä, joilla voidaan tehdä ennusteita datasta perustuen historiatietoon. Yksinkertaisessa tapauksessa sovellukselle tai algoritmille voidaan syöttää taulukkomuotoista dataa, josta luodaan tilastollinen malli. Taulukossa voi olla vaikkapa kolme saraketta: koulutus, ikä ja palkka. Datan perusteella malli pystyy ennustamaan koulutuksen ja iän perusteella henkilön palkan tietyllä tarkkuudella ennen näkemättömistä kirjauksista. Esimerkiksi bayesilainen luokittelu on yksinkertainen koneoppimisalgoritmi.
Esimerkki koneoppimisen soveltamisesta liiketoimintaan
Sain vihdoin julkaistua pöytälaatikossani muutaman kuukauden muhineen blogikirjoituksen teemalla ”Konkreettinen esimerkki koneoppimisesta ja liiketoimintahyödyistä”. Tarve yhdistää liiketoiminta ja koneoppiminen vaikuttaa olevan kova.
R in a Nutshell – Kokemuksia R-ohjelmoinnista
Luin kirjan tilastolliseen laskentaan käytetystä R-kielestä. Kerron kokemukseni kirjan sisällöstä ja käyttämistäni oppimismenetelmistä.
Tampere ES Data Science Meetup
Tampere ES Data Science Meetupissa puheenvuorot koneoppimiskilpailuista ja nettisivujen asiakaspalvelun automatisoinnista.
Vedonlyönti – Voiko sillä elää? – Lue Opas
Vedonlyönti – sillä on mahdollista elättää itsensä. Blogia ei ole sponsoroitu, vaan ajatukset ovat täysin omiani. Vedonlyönti erityisesti urheilun parissa herättää paljon myyttejä ja uskomuksia, joista osa […]