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コース概要
スタジオ紹介
- 1]スタジオの概要
- 1]のUIと機能へのオリエンテーション
1]のCRISP-DM手法
- CRISP-DMフレームワークの理解
- 値の推定と投影への応用
データの理解と準備
- データのインポートと探索
- 前処理とクリーニング技術
- 高度なデータ変換手法
1]によるデータモデリング
- データモデリング入門
- 機械学習アルゴリズムの選択と適用
- 教師あり学習アルゴリズム
- 教師なし学習アルゴリズム
モデルの評価と展開
- モデル評価のテクニック
- モデル展開の戦略
- モデルの再調整と最適化
時系列分析と【0
- 時系列分析の基礎
- 移動平均モデルの適用
- 時系列の前処理とデータ集計
高度な時系列テクニック
- 分解分析
- 時間窓による投影
- 特徴生成による投影
ARIMAモデリング
- ARIMAモデルの理解
- 1]における実用的アプリケーション
まとめと次のステップ
要求
- データ分析と機械学習の概念の基本的な理解
観客
- データ アナリスト Business アナリスト データ サイエンティスト
14 時間
お客様の声 (4)
The details and the presentation style.
Cristian Mititean - Accenture Industrial SS
コース - Azure Machine Learning (AML)
Working from first principles in a focused way, and moving to applying case studies within the same day
Maggie Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
コース - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
That it was applying real company data. Trainer had a very good approach by making trainees participate and compete
Jimena Esquivel - Zakład Usługowy Hakoman Andrzej Cybulski
コース - Applied AI from Scratch in Python
短くシンプルにしてください。概念に基づいた直感的および視覚的なモデルを作成します (デシジョン ツリー グラフ、線形方程式、手動で y_pred を計算してモデルがどのように機能するかを証明します)。
Nicolae - DB Global Technology
コース - Machine Learning
Machine Translated