Minitab Statistical Software có khả năng trực quan hóa, phân tích và khai thác sức mạnh của dữ liệu để giải quyết những vấn đề mà doanh nghiệp của bạn gặp phải, từ mọi nơi trên đám mây.
Các buổi đào tạo của chúng tôi sẽ giúp bạn hiểu thêm về phần mềm Minitab.
Hãy tham gia cùng chúng tôi tại khóa học sắp tới để tìm hiểu cách tận dụng tối đa sức mạnh của Minitab.
Thông tin khóa học như sau:
KHÁI NIỆM CƠ BẢN VỀ HỌC MÁY (R EASY MACHINE LEARNING BASICS)
NỘI DUNG
Khóa học này giúp hiểu các khái niệm cơ bản về thuật toán học máy và áp dụng các kỹ thuật phân tích phù hợp theo các loại yếu tố dự đoán và biến mục tiêu. Hiểu quy trình phân tích dữ liệu tổng thể cho người mới bắt đầu phân tích học máy.
CHỦ ĐỀ
- Học tiền xử lý dữ liệu cơ bản bằng mã nguồn mở R và R Studio
- Học các thuật toán học máy dựa trên cây quyết định
- Thực hành lập mô hình học máy và giải thích kết quả
LỊCH TRÌNH
| NGÀY |
ĐỀ MỤC |
NỘI DUNG |
|---|---|---|
| NGÀY 1 |
Tại sao chúng ta cần học máy? |
Cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ 4, Nhà máy thông minh và sự cần thiết của Machine Learning |
| Chuẩn bị cho phân tích học máy |
Tìm một kỹ thuật phân tích phù hợp với chủ đề phân tích của mình, chọn biến, chọn phương pháp, v.v. |
|
| R là gì? |
Ngôn ngữ phổ biến nhất cho máy học (R) |
|
| Nghiên cứu gói R cần thiết cho Machine Learning |
Gói tiền xử lý dữ liệu (dplyr), xử lý các giá trị bị thiếu |
|
| Đồ thị được sử dụng trực tiếp cho học máy |
Dễ dàng hiểu nguyên nhân lỗi trong nháy mắt: Bản đồ nhiệt |
|
| Nghiên cứu dễ dàng nhất để tối ưu hóa công thức quy trình |
Cây phân loại và dự đoán số: CART (Cây phân loại và hồi quy) |
|
| Cây hiệu suất cao bù đắp cho những thiếu sót của CART |
Thể hiện Xác suất Khiếm khuyết là Xác suất: Rừng Ngẫu nhiên |
|
| NGÀY 2 |
Thể hiện mối quan hệ giữa các biến quá trình như một phương trình |
Khi giá trị mục tiêu là liên tục: Hồi quy tuyến tính |
| Khi giá trị đích là nhị thức: Hồi quy logistic |
||
| Giới thiệu về các thuật toán để phân loại |
Bằng cách này hay cách khác: SVM (Máy Vector hỗ trợ) |
|
| Giới thiệu về các thuật toán để phân loại |
Phân loại thành các láng giềng tương tự láng giềng: Thuật toán KNN (K-Nearest Neighbor) |
|
| Phương pháp cải thiện hiệu suất mô hình |
Khi sự khác biệt về tỷ lệ tốt và xấu quá lớn, khi kích thước dữ liệu quá nhỏ?? |
|
| Các kỹ thuật học máy áp dụng khác |
Giới thiệu về các thuật toán học máy khác |
Nếu bạn có nhu cầu đăng ký vui lòng để lại thông tin tại đây