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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)
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