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課程簡介

簡介

  • 定義預測式人工智慧
  • 預測分析的歷史背景與演變
  • 機器學習與資料探礦的基本原理

資料蒐集與預處理

  • 蒐集相關資料
  • 清理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)

  • 視覺化資料以取得洞察
  • 描述性統計與資料摘要
  • 識別資料中的模式與關係

統計建模

  • 統計推論基礎
  • 迴歸分析
  • 分類模型

用於預測的機器學習演算法

  • 監督式學習演算法概覽
  • 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

  • 了解模型準確度與效能指標
  • 交叉驗證技術
  • 過度擬合與模型調校

預測式人工智慧的實際應用

  • 各產業的案例研究
  • 統計建模中的倫理考量
  • 預測式人工智慧的局限與挑戰

實作專案

  • 使用資料集建立預測模型
  • 應用該模型進行預測
  • 評估並解釋結果

總結與後續步驟

最低要求

  • 具備基礎統計學知識
  • 具備任何程式語言的經驗
  • 熟悉資料處理與試算表操作
  • 無需先前的人工智慧或資料科學經驗

受眾

  • IT專業人員
  • 資料分析師
  • 技術人員
 21 小時

客戶評論 (3)

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