Prediktív AI bevezetése Képzés

Bevezetés

• Predictive AI meghatározása
• Prediktív analitika történeti kontextusa és fejlődése
• Machine learning és data mining alapelvei

Adatgyűjtés és előfeldolgozás

• Releváns adatok gyűjtése
• Adatok tisztítása és előkészítése az elemzéshez
• Adattípusok és források megértése

Exploratory Data Analysis (EDA)

• Adatok látványos megmutatása betekintésekért
• Leíró statisztika és adatösszegzés
• Minták és kapcsolatok azonosítása az adatokban

Statisztikai modellkészítés

• Statisztikai következtetés alapjai
• Regresszió elemzés
• Osztályozó modellek

Machine learning algoritmusok prediktív célokra

• Felügyelt tanulás algoritmusainak áttekintése
• Döntésfák és random forestok
• Neuronhálózatok és mély tanulás alapjai

Modellértékelés és kiválasztás

• Modellpontosság és teljesítmény mutatók megértése
• Kereszt validációs technikák
• Overfitting és modell finomítás

Prediktív AI gyakorlati alkalmazásai

• Esettanulmányok különböző iparágakban
• Etikai szempontok prediktív modellkészítésben
• Prediktív AI korlátai és kihívásai

Gyakorlati Projekt

• Adathalmaz használata prediktív modell létrehozásához
• Modell alkalmazása előrejelzéseket készíteni
• Eredmények értékelése és értelmezése

Összefoglalás és Következő Lépések