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课程大纲
介绍
- Predictive AI的定义
- 预测分析的历史背景与演变
- 机器学习和数据挖掘的基本原理
数据收集与预处理
- 收集相关数据
- 清理和准备数据以进行分析
- 理解数据类型和来源
探索性数据分析 (EDA)
- 可视化数据以发现洞察
- 描述性统计和数据摘要
- 识别数据中的模式和关系
统计建模
- 统计推断基础
- 回归分析
- 分类模型
用于预测的机器学习算法
- 监督学习算法概述
- 决策树和随机森林
- 神经网络和深度学习基础
模型评估与选择
- 理解模型准确性和性能指标
- 交叉验证技术
- 过拟合与模型调优
Predictive AI的实际应用
- 跨行业的案例研究
- 预测建模中的伦理考虑
- Predictive AI的局限性与挑战
实践项目
- 使用数据集创建预测模型
- 应用模型进行预测
- 评估和解释结果
总结与下一步
要求
- 对基础统计学的理解
- 具备任何编程语言的经验
- 熟悉数据处理和电子表格
- 无需具备AI或数据科学的先验经验
受众
- IT专业人员
- 数据分析师
- 技术人员
21 小时
客户评论 (3)
基础知识很好，喜欢准备的文件和练习
Rekha Nallam - GE Medical Systems Polska Sp. z o.o.
课程 - Introduction to Predictive AI
机器翻译
有机会使用预先创建的模型，理解其工作原理，实时调整并查看结果。选择VSCode与Jupyter作为培训工具是一个完美的选择。
Krzysztof - GE Medical Systems Polska Sp. z o.o.
课程 - Introduction to Predictive AI
机器翻译
复杂主题以简单、用户友好的方式呈现
Marcin - GE Medical Systems Polska Sp. z o.o.
课程 - Introduction to Predictive AI
机器翻译
