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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
