Schița de curs

    Introducere în ML Învățarea automată ca parte a inteligenței artificiale Tipuri de algoritmi ML ML Provocări și utilizarea potențială a ML Suprafitting și schimbul de variație prejudecata în ML Tehnici de învățare automată Fluxul de lucru învățare automată Învățare supravegheată – Clasificare, regresie Învățare nesupravegheată – Clustering, Detectarea anomaliilor Învățare semi-supravegheată și Reinforcement Learning Luare în considerare în învățarea automată Preprocesarea datelor Pregătirea și transformarea datelor Ingineria caracteristicilor Scalarea caracteristicilor Reducerea dimensionalității și selecția variabilelor Vizualizarea datelor Analiză exploratorie Studii de caz Inginerie avansată a caracteristicilor și impact asupra rezultatelor în regresia liniară pentru predicție Analiza seriilor temporale și Prognoza volumului lunar al vânzărilor - metode de bază, ajustare sezonieră, regresie, netezire exponențială, ARIMA, rețele neuronale Analiza coșului de piață și extragerea regulilor de asociere Analiza segmentării folosind hărți de grupare și auto-organizare Clasificarea care client este probabil să utilizeze regresia logistică, decizie copaci, xgboost, svm

 

Cerințe

Cunoașterea și conștientizarea fundamentelor Machine Learning

  14 ore
 

Numărul de participanți


Dată început

Dată sfârșit


Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.

Pret per participant

Cursuri înrudite

Categorii înrudite