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Aprendizaje automático – Universidad de Stanford | Coursera
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Busque técnicas de minería de datos como agrupamiento y regresión. Esencialmente, la regresión (regresión lineal, regresión no lineal utilizando las máquinas de vectores de soporte, redes neuronales, etc.) y la extracción de datos implementan cuantitativamente el equivalente de la siguiente secuencia de decisiones:
- ¿Qué porcentaje de mujeres dan a luz?
- ¿Por qué los alimentos me producen náuseas pero no estoy embarazada?
- ¿De qué manera dar a luz a un niño reduce la esperanza de vida de alguien?
- ¿Puedo usar leggings durante el embarazo?
- ¿Es seguro ir al cine mientras está embarazada, a partir de las 22 semanas?
Se puede imaginar determinar si la forma es un cono como equivalente a determinar si la mujer está embarazada.
Las decisiones que probablemente podrías tomar serían:
- La tasa de aumento en la cantidad de consumo de yogur.
- Si hubo una mejora en la ropa
- ¿Hubo un aumento en las compras de laxantes?
- etc
Dado que, Target tiene el historial de compras de todas las mujeres y también tiene conocimiento de cuál de estas mujeres finalmente dio a luz a bebés, es la cuestión de agrupar los datos de acuerdo con el resultado final. Ej. ¿Cómo cambió el historial de compras de las mujeres embarazadas en los nueve meses anteriores al parto?