Cảm ơn bạn đã gửi yêu cầu! Một thành viên trong đội ngũ của chúng tôi sẽ liên hệ với bạn ngay lập tức.
Cảm ơn bạn đã gửi đặt chỗ! Một thành viên trong đội ngũ của chúng tôi sẽ liên hệ với bạn ngay lập tức.
Đề cương khóa học
Machine Learning Introduction
- Types of machine learning – supervised vs unsupervised
- From statistical learning to machine learning
- The data mining workflow: business understanding, data preparation, modeling, deployment
- Choosing the right algorithm for the task
- Overfitting and the bias-variance tradeoff
Python and ML Libraries Overview
- Why use programming languages for ML
- Choosing between R and Python
- Python crash course and Jupyter Notebooks
- Python libraries: pandas, NumPy, scikit-learn, matplotlib, seaborn
Testing and Evaluating ML Algorithms
- Generalization, overfitting, and model validation
- Evaluation strategies: holdout, cross-validation, bootstrapping
- Metrics for regression: ME, MSE, RMSE, MAPE
- Metrics for classification: accuracy, confusion matrix, unbalanced classes
- Model performance visualization: profit curve, ROC curve, lift curve
- Model selection and grid search for tuning
Data Preparation
- Data import and storage in Python
- Exploratory analysis and summary statistics
- Handling missing values and outliers
- Standardization, normalization, and transformation
- Qualitative data recoding and data wrangling with pandas
Classification Algorithms
- Binary vs multiclass classification
- Logistic regression and discriminant functions
- Naïve Bayes, k-nearest neighbors
- Decision trees: CART, Random Forests, Bagging, Boosting, XGBoost
- Support Vector Machines and kernels
- Ensemble learning techniques
Regression and Numerical Prediction
- Least squares and variable selection
- Regularization methods: L1, L2
- Polynomial regression and nonlinear models
- Regression trees and splines
Unsupervised Learning
- Clustering techniques: k-means, k-medoids, hierarchical clustering, SOMs
- Dimensionality reduction: PCA, factor analysis, SVD
- Multidimensional scaling
Text Mining
- Text preprocessing and tokenization
- Bag-of-words, stemming, and lemmatization
- Sentiment analysis and word frequency
- Visualizing text data with word clouds
Recommendation Systems
- User-based and item-based collaborative filtering
- Designing and evaluating recommendation engines
Association Pattern Mining
- Frequent itemsets and Apriori algorithm
- Market basket analysis and lift ratio
Outlier Detection
- Extreme value analysis
- Distance-based and density-based methods
- Outlier detection in high-dimensional data
Machine Learning Case Study
- Understanding the business problem
- Data preprocessing and feature engineering
- Model selection and parameter tuning
- Evaluation and presentation of findings
- Deployment
Summary and Next Steps
Yêu cầu
- Basic understanding of statistics and linear algebra
- Familiarity with data analysis or business intelligence concepts
- Some exposure to programming (preferably Python or R) is recommended
- Interest in learning applied machine learning for data-driven projects
Audience
- Data analysts and scientists
- Statisticians and research professionals
- Developers and IT professionals exploring machine learning tools
- Anyone involved in data science or predictive analytics projects
21 Giờ
Đánh giá (3)
Dù phải nghỉ một ngày vì các cuộc họp với khách hàng, tôi cảm thấy mình đã có sự hiểu biết rõ ràng hơn về các quy trình và kỹ thuật được sử dụng trong Học Máy, cũng như khi nào nên sử dụng phương pháp này thay vì phương pháp khác. Thách thức của chúng ta bây giờ là thực hành những gì đã học và bắt đầu áp dụng nó vào lĩnh vực vấn đề của mình
Richard Blewett - Rock Solid Knowledge Ltd
Khóa học - Machine Learning – Data science
Dịch thuật bằng máy
Tôi thích việc đào tạo tập trung vào các ví dụ và lập trình. Tôi nghĩ rằng không thể gói gọn nhiều nội dung như vậy trong ba ngày đào tạo, nhưng tôi đã sai. Đào tạo đã bao quát nhiều chủ đề và mọi thứ đều được thực hiện một cách rất chi tiết (đặc biệt là điều chỉnh tham số mô hình - tôi không kỳ vọng rằng sẽ có thời gian cho phần này và tôi rất ngạc nhiên).
Bartosz Rosiek - GE Medical Systems Polska Sp. Zoo
Khóa học - Machine Learning – Data science
Dịch thuật bằng máy
Nó hiển thị nhiều phương thức với các kịch bản đã chuẩn bị sẵn - những tài liệu được chuẩn bị rất tốt và dễ dàng truy cứu.
Kamila Begej - GE Medical Systems Polska Sp. Zoo
Khóa học - Machine Learning – Data science
Dịch thuật bằng máy
