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 課程時長 21 時間:

課程簡介

簡介

  • 定義預測式AI
  • 預測分析的历史背景與演變
  • 機器學習與數據挖掘的基本原理

數據收集與預處理

  • 收集相關數據
  • 清洗並準備數據以供分析
  • 了解數據類型與來源

探索性數據分析 (EDA)

  • 可視化數據以獲取洞察
  • 描述性統計與數據摘要
  • 識別數據中的模式與關係

統計建模

  • 統計推斷基礎
  • 回歸分析
  • 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覽
  • 決策樹與隨機森林
  • 神經網絡與深度學習基礎

模型評估與選擇

  • 理解模型準確率與效能指標
  • 交叉驗證技術
  • 過擬合與模型調優

預測式AI的實際應用

  • 跨各行業的案例研究
  • 預測建模中的倫理考量
  • 預測式AI的局限與挑戰

動手項目

  • 使用數據集構建預測模型
  • 應用模型進行預測
  • 評估並解讀結果

最低要求

  • 具備基本統計知識
  • 擁有任何程式語言的開發經驗
  • 熟悉數據處理及試算表工具
  • 無需具備AI或數據科學相關經驗

受眾對象

  • IT專業人員
  • 數據分析師
  • 技術人員

客戶評論 (3)

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