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課程簡介
介紹
- Predictive AI的定義
- 預測分析的歷史背景與演變
- 機器學習和數據挖掘的基本原理
數據收集與預處理
- 收集相關數據
- 清理和準備數據以進行分析
- 理解數據類型和來源
探索性數據分析 (EDA)
- 可視化數據以發現洞察
- 描述性統計和數據摘要
- 識別數據中的模式和關係
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算法
- 監督學習算法概述
- 決策樹和隨機森林
- 神經網絡和深度學習基礎
模型評估與選擇
- 理解模型準確性和性能指標
- 交叉驗證技術
- 過擬合與模型調優
Predictive AI的實際應用
- 跨行業的案例研究
- 預測建模中的倫理考慮
- Predictive AI的侷限性與挑戰
實踐項目
- 使用數據集創建預測模型
- 應用模型進行預測
- 評估和解釋結果
總結與下一步
最低要求
- 對基礎統計學的理解
- 具備任何編程語言的經驗
- 熟悉數據處理和電子表格
- 無需具備AI或數據科學的先驗經驗
受衆
- IT專業人員
- 數據分析師
- 技術人員
21 時間：
客戶評論 (3)
基礎知識非常喜歡準備的文件和練習
Rekha Nallam - GE Medical Systems Polska Sp. z o.o.
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有機會使用預先創建的模型，瞭解它們的工作原理，即時調整並查看結果。選擇VSCode與Jupyter結合的方式，是這種培訓方式的完美選擇。
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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.
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