原文：
www.kdnuggets.com/2018/05/descriptive-analytics-machine-learning-deep-learning-crisp-dm.html
评论
作者 Stéphane Faure，IBM。
作为一个组织的一部分，我经常需要解释“经典”机器学习的基础，我通常会介绍 CRISP-DM 方法论（见 www.kdnuggets.com/2014/10/crisp-dm-top-methodology-analytics-data-mining-data-science-projects.html）。
这种方法论可能是最合适的，不同的阶段为从业者提供了强大的框架，但为了更具体地解释它如何应用于“经典”机器学习和深度学习，我需要用更具体的设计流程来补充 CRISP-DM：
由于流程的目的是解释三种方法之间的区别，因此一些（很多……）没有纳入流程中，但我认为这对那些打算向非专业人士介绍机器学习和深度学习的人会有所帮助。
简介： Stéphane Faure 是 IBM 的 IT 专业人员，在那里他支持整个欧洲的服务器销售。在过去几年中，他一直从事支付欺诈检测、信用评分，并定期展示和教授预测分析。
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