课程大纲

介绍

  • 定义预测性 AI
  • 预测分析的历史背景和演变
  • 机器学习和数据挖掘的基本原理

数据收集和预处理

  • 收集相关数据
  • 清理和准备用于分析的数据
  • 了解数据类型和来源

探索性 Data Analysis (EDA)

  • 可视化数据以获得见解
  • 描述性统计和数据汇总
  • 识别数据中的模式和关系

统计建模

  • 统计推断的基础知识
  • 回归分析
  • 分类模型

Machine Learning 预测算法

  • 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知识

模型评估和选择

  • 了解模型准确性和性能指标
  • 交叉验证技术
  • 过拟合和模型调整

预测性人工智能的实际应用

  • 各行各业的案例研究
  • 预测建模中的伦理考虑
  • 预测性 AI 的局限性和挑战

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

摘要和后续步骤

要求

  • 了解基本统计学
  • 具有任何编程语言的经验
  • 熟悉数据处理和电子表格
  • 无需具备人工智能或数据科学方面的经验

观众

  • IT 专业人员
  • 数据分析师
  • 技术人员
 21 小时

人数



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