Wprowadzenie do Predictive AI - Plan Szkolenia

Wprowadzenie

• Definiowanie sztucznej inteligencji predykcyjnej
• Kontekst historyczny i ewolucja analizy predykcyjnej
• Podstawowe zasady uczenia maszynowego i wydobycia danych

Zbieranie i przygotowanie danych

• Zbieranie odpowiednich danych
• Czyszczenie i przygotowanie danych do analizy
• Zrozumienie typów danych i źródeł

Eksploracyjna analiza danych (EDA)

• Wizualizacja danych w celu uzyskania wglądów
• Statystyka opisowa i podsumowanie danych
• Wykrywanie wzorców i relacji w danych

Modelowanie statystyczne

• Podstawy wnioskowania statystycznego
• Analiza regresji
• Modele klasyfikacyjne

Algorytmy uczenia maszynowego do predykcji

• Przegląd algorytmów uczenia nadzorowanego
• Drzewa decyzyjne i lasy losowe
• Sieci neuronowe i podstawy uczenia głębokiego

Ocena i wybór modeli

• Zrozumienie dokładności modelu i metryk wydajności
• Techniki walidacji krzyżowej
• Nadmierne dopasowanie i dostrajanie modelu

Praktyczne zastosowania sztucznej inteligencji predykcyjnej

• Studium przypadku w różnych branżach
• Zagadnienia etyczne w modelowaniu predykcyjnym
• Ograniczenia i wyzwania sztucznej inteligencji predykcyjnej

Projekt praktyczny

• Praca z zestawem danych w celu stworzenia modelu predykcyjnego
• Zastosowanie modelu do wykonywania predykcji
• Ocena i interpretacja wyników

Podsumowanie i kolejne kroki