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課程時長 21 時間:
課程簡介
簡介
- 預測型 AI 的定義
- 預測分析的历史背景與演進
- 機器學習與資料挖掘的基本原理
資料收集與預處理
- 收集相關資料
- 清洗並準備用於分析的資料
- 了解資料類型與來源
探索性資料分析 (EDA)
- 視覺化資料以獲得洞察
- 描述性統計與資料摘要
- 識別資料中的模式與關聯
統計建模
- 統計推斷基礎
- 迴歸分析
- 分類模型
用於預測的機器學習演算法
- 有監督學習演算法概觀
- 決策樹與隨機森林
- 神經網路與深度學習基礎
模型評估與選擇
- 理解模型準確度與效能指標
- 交叉驗證技術
- 過擬合與模型調優
預測型 AI 的實務應用
- 跨各行業的案例研究
- 預測建模中的倫理考量
- 預測型 AI 的局限性與挑戰
動手專案
- 使用資料集建立預測模型
- 應用模型進行預測
- 評估並詮釋結果
最低要求
- 具備基礎統計學知識
- 具有任何程式語言的經驗
- 熟悉資料處理與試算表
- 無需具備 AI 或資料科學的先前經驗
適合對象
- IT 專業人員
- 資料分析師
- 技術人員
客戶評論 (3)
基礎知識很好,喜歡準備的文件和練習
Rekha Nallam - GE Medical Systems Polska Sp. z o.o.
課程 - Introduction to Predictive AI
機器翻譯
有機會使用預先創建的模型,理解其工作原理,即時調整並查看結果。選擇VSCode與Jupyter作爲培訓工具是一個完美的選擇。
Krzysztof - GE Medical Systems Polska Sp. z o.o.
課程 - Introduction to Predictive AI
機器翻譯
複雜主題以簡單、用戶友好的方式呈現
Marcin - GE Medical Systems Polska Sp. z o.o.
課程 - Introduction to Predictive AI
機器翻譯