成為 AI 科學家|機器學習好簡單,輕鬆讓你一手掌握資料科學實作 10 大技巧

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成為 AI 科學家|機器學習好簡單,輕鬆讓你一手掌握資料科學實作 10 大技巧

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課程內容
課程大綱
展開全部
1 機器學習基礎介紹
01
機器學習導論
02
QUIZ:機器學習導論
03
建模流程與框架
04
OUIZ:建模流程與框架
05
scikit-learn 套件介紹
06
QUIZ:scikit-learn 套件介紹
2 迴歸分析
01
迴歸模型簡介
02
QUIZ:迴歸模型簡介
03
迴歸模型評估
04
QUIZ:迴歸模型評估
05
實作 - 房屋價格預測
06
QUIZ:實作 - 房屋價格預測
3 決策樹模型
01
決策樹
02
決策樹 - ID3
03
QUIZ:決策樹
04
隨機森林模型和分類模型評估方式
05
QUIZ:隨機森林模型和分類模型評估方式
06
實作 - 使用決策樹與隨機森林建立分類模型
07
QUIZ:實作 - 使用決策樹與隨機森林建立分類模型
4 羅吉斯迴歸模型
01
Log loss 介紹
02
QUIZ:Log loss 介紹
03
羅吉斯迴歸介紹
04
QUIZ:羅吉斯迴歸介紹
05
實作 - 使用羅吉斯迴歸建立分類模型
06
QUIZ:實作 - 使用羅吉斯迴歸建立分類模型
5 支持向量機 SVM
01
SVM 介紹
02
SVM 介紹 (續)
03
QUIZ:SVM 介紹
04
SVM Kernel Function
05
QUIZ:SVM Kernel Function
06
實作 - 使用 SVM 建立分類模型
07
QUIZ:實作 - 使用 SVM 建立分類模型
6 樸素貝葉斯 Naive Bayes
01
貝葉斯定理(Bayes Theorem)
02
QUIZ:貝葉斯定理(Bayes Theorem)
03
樸素貝葉斯(Naive Bayes)
04
樸素貝葉斯(Naive Bayes)(續)
05
QUIZ:樸素貝葉斯(Naive Bayes)
06
實作 - 使用 Naive Bayes 建立分類模型
07
QUIZ:實作 - 使用 Naive Bayes 建立分類模型
7 類神經網路
01
類神經網路介紹
02
QUIZ:類神經網路介紹
03
Activation Function 介紹
04
QUIZ:Activation Function 介紹
05
實作 - 使用感知器建立分類模型
06
QUIZ:實作 - 使用感知器建立分類模型
8 集成學習
01
集成學習簡介(Bagging,Boosting,Stacking)
02
QUIZ:集成學習簡介(Bagging,Boosting,Stacking)
03
實作 - Adaboost
04
實作 - Adaboost(續)
05
QUIZ:實作 - Adaboost
06
實作 - Blending Model
07
QUIZ:實作 - Blending Model
9 分類問題案例實作 - 經典安隆案預測模型
01
案例分析
02
QUIZ:案例分析
03
模型建立
04
QUIZ:模型建立
05
模型評估與比較
06
模型評估與比較(續)
07
QUIZ:模型評估與比較
10 階層式分群
01
資料分群簡介,如何計算樣本點間距離
02
QUIZ:資料分群簡介,如何計算樣本點間距離
03
階層式分群演算法
04
QUIZ:階層式分群演算法
05
實作 - 使用階層式分群將資料分群
06
實作 - 使用階層式分群將資料分群(續)
07
QUIZ:實作 - 使用階層式分群將資料分群
11 分裂式分群
01
K-Means 演算法
02
QUIZ:K-Means 演算法
03
K-Means 隨機初始化陷阱
04
QUIZ:K-Means 隨機初始化陷阱
05
實作 - 使用 K-Means 將資料分群
06
QUIZ:實作 - 使用 K-Means 將資料分群
12 密度式分群
01
密度式分群簡介
02
QUIZ:密度式分群簡介
03
DBSCAN 演算法
04
QUIZ:DBSCAN 演算法
05
實作 - 使用 DBSCAN 將資料分群
06
QUIZ:實作 - 使用 DBSCAN 將資料分群
你可以學到

  機器學習的演算法有哪些?如何應用在對的工作情境上呢?

機器學習是通過演算法處理並學習大量的資料數據後(模仿人類行為),隨著「機器學習」的學習風氣興起,網路教學資源也越來越多,我們發現很多人在學習過程中,仍然會遇到很多問題,例如:

 我的數學能力不夠好,只會套用現有的程式碼,也不了解演算法其中的原理 QQ 

 我學會機器學習模型訓練流程,卻不知道如何下手進行實際模型的訓練與調整 orz 

 

課程基本功


本門課將教會你各個應用所需要的演算法,並藉由實作練習,穩扎演算法的基本功,並利用訓練出的模型來進行判別與解決問題


課程實作技巧


適合對象
  • 具備 Python 程式基礎能力,想要培養 AI / 資料科學實作能力的你
  • 想轉往 AI 科學家 / 資料工程師 / 機器學習工程師發展的你
  • 需要提升機器學習專案的開發效率,維護與改善模型部署的你
  • 不論什麼背景,只要是對資料科學有興趣的你
課程講師
曹昱維
經歷|▹ TibaMe AI/Big Data 資料分析師養成班 - 機器學習與資料探勘課程專業講師▹ 資訊工業策進會講師▹ 新創科技公司應用工程師專長|▹ 機器學習▹ 資料分析▹ 網路爬蟲 ETL
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開課單位
緯育TibaMe
緯育TibaMe由全球最大資通訊集團之一的緯創資通集團於2015年正式成立,我們專注於人才培訓與平台服務,發展多元的授課模式,並結合緯育開發的雲端智能化學習系統,有效培育新世代數位化人才。在行動與雲端時代,用科技加值人才培育,持續發展創新與有效的數位教育學習服務。
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常見問答
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購買與報名課程付款方式?
僅提供信用卡付款。
有支援信用卡分期嗎?
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已完成付款,但用錯折扣碼怎麼辦?
請申請退款並重新下單,已使用之折扣碼,本平台將不進行退回,敬請見諒。
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款項何時退回
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相關證照
DP-100 Azure資料科學家技術師
準備參與 Azure 資料科學家技術師認證的應試者,應具備主題專長,可以應用資料科學和機器學習,在 Azure 上實作和執行機器學習工作負載。 此角色的責任包括設計和建立適合資料科學工作負載的工作環境;探索資料;訓練機器學習模型;實作管線;執行作業準備生產;以及管理、部署及監視可調式機器學習解決方案。
DP-900 Azure 資料科學基礎認證
Microsoft Certified Fundamentals(簡稱 MCF),由微軟與國際專業認證機構 Certiport 合作推出,依雲端技術角色職能規劃認證類別,並透過引導式學習路徑,使應試者階段式全盤理解微軟雲服務在人工智能、大數據、資料科學、商業智慧和雲端運算等領域的實務應用,認證內容亦完整、準確地考核雲端技術,除作為專業技能上的有利佐證,更能充分展現個人在雲端時代職場上的競爭優勢。 即使是國際性的專業認證、英文證書,但是在試題上可以自由選擇語系,因此,在國內的MOS 認證考試亦提供有正體中文化試題,只要通過Microsoft的認證考試,即頒發全球通用的國際性證書。 取得Microsoft Certified Fundamentals 國際性專業能力認證,除了肯定您在雲端領域具備充分且專業的知識與能力外,亦可提昇您個人的競爭力、生產力與工作效率。在工作職場上更能獲得更多的工作機會、更好的升遷契機、更高的信任度與工作滿意度。