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期間 21 時間
コース概要
Introduction
- Predictive AIの定義
- 予測分析の歴史的経緯と進化
- 機械学習とデータマイニングの基本原則
Data Collection and Preprocessing
- 関連するデータの収集
- 分析のためのデータクリーニングと準備
- データ型とデータソースの理解
Exploratory Data Analysis (EDA)
- インサイト獲得のためのデータ可視化
- 記述統計とデータ要約
- データ内のパターンと関連性の識別
Statistical Modeling
- 統計的推論の基礎
- 回帰分析
- 分類モデル
Machine Learning Algorithms for Prediction
- 教師あり学習アルゴリズムの概要
- 決定木とランダムフォレスト
- ニューラルネットワークとディープラーニングの基礎
Model Evaluation and Selection
- モデルの精度とパフォーマンスメトリクスの理解
- 交差検証手法
- オーバーフィッティングとモデルチューニング
Practical Applications of Predictive AI
- さまざまな産業におけるケーススタディ
- 予測モデリングにおける倫理的配慮
- Predictive AIの限界と課題
Hands-On Project
- データセットを用いて予測モデルの作成
- モデルを適用して予測の実行
- 結果の評価と解釈
要求
- 基本的な統計学の理解
- いずれかのプログラミング言語の実務経験
- データ処理とスプレッドシートの基礎知識
- AIやデータサイエンスの先行経験は不要です
対象読者
- IT専門家
- データアナリスト
- 技術スタッフ
お客様の声 (3)
基礎を学び、準備されたドキュメントと演習問題が大好きでした
Rekha Nallam - GE Medical Systems Polska Sp. z o.o.
コース - Introduction to Predictive AI
機械翻訳
事前に作成されたモデルを使用し、その仕組みを理解して実際に調整を行い結果を見ることができます。VSCode と Jupyter の選択は、このようなトレーニングの進め方にとって最適な選択でした。
Krzysztof - GE Medical Systems Polska Sp. z o.o.
コース - Introduction to Predictive AI
機械翻訳
難易度の高いトピックをシンプルでユーザーに優しい方法で提示
Marcin - GE Medical Systems Polska Sp. z o.o.
コース - Introduction to Predictive AI
機械翻訳