Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Kurzusleírás
Bevezetés
- A prediktív AI meghatározása
- A prediktív analitika történelmi kontextusa és fejlődése
- A gépi tanulás és adatbányászat alapelvei
Adatgyűjtés és előfeldolgozás
- A releváns adatok gyűjtése
- Az adatok tisztítása és előkészítése elemzésre
- Az adattípusok és források megértése
Feltáró Data Analysis (EDA)
- Adatok megjelenítése a betekintéshez
- Leíró statisztikák és adatok összegzése
- Minták és kapcsolatok azonosítása az adatokban
Statisztikai modellezés
- A statisztikai következtetés alapjai
- Regresszió analízis
- Osztályozási modellek
Machine Learning Előrejelzési algoritmusok
- A felügyelt tanulási algoritmusok áttekintése
- Döntési fák és véletlenszerű erdők
- Neurális hálózatok és a mély tanulás alapjai
Modell értékelése és kiválasztása
- A modell pontosságának és teljesítménymutatóinak megértése
- Keresztellenőrzési technikák
- Túlillesztés és modelltuning
A prediktív AI gyakorlati alkalmazásai
- Esettanulmányok különböző iparágakban
- Etikai szempontok a prediktív modellezésben
- A prediktív AI korlátai és kihívásai
Hands-On Project
- Adatkészlettel végzett munka prediktív modell létrehozásához
- A modell alkalmazása előrejelzések készítéséhez
- Az eredmények értékelése, értelmezése
Összegzés és a következő lépések
Követelmények
- Az alapvető statisztikák megértése
- Bármilyen programozási nyelvben szerzett tapasztalat
- Az adatkezelés és a táblázatkezelés ismerete
- Nem szükséges előzetes AI vagy adattudományi tapasztalat
Közönség
- IT szakemberek
- Adatelemzők
- Technikai személyzet
21 Hours
Vélemények (3)
példák és gyakorlatok
Kamil
Kurzus - Introduction to Data Science and AI using Python
Machine Translated
Minden bemutatott információ
Jose Victor - si
Kurzus - Artificial Intelligence (AI) for Managers
Machine Translated
The training definitely backfilled some of the gaps in my knowledge left by reading the OptaPlanner userguide. It gave me a good broad understanding of how to approach using OptaPlanner in our projects going forward.
