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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)
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