聯繫我們
 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)

即將到來的課程

課程分類