Տվյալների վերլուծություն՝ օգտագործելով արհեստական բանականություն

Դասընթացի Իդ : AIM-007

Դասի տևողությունը (օրերով) : 4 ժամ

Տևողությունը առցանց : 4 ժամ

Ուսումնական պլան : Անձամբ, Virtual Instructor-Led Training - ONLINE

Ակնարկ

Արհեստական բանականության օգտագործումը տվյալների վերլուծության համար թույլ է տալիս մեծ ծավալի տեղեկատվություն մշակել բարձր արագությամբ: Այս դասընթացը ձեզ կծանոթացնի տվյալների մշակման հիմնական գործիքներին և կօգնի ձեզ ընտրել լավագույնները։

Նեյրոնային ցանցերը թույլ են տալիս ավտոմատ կերպով հավաքել տվյալներ տարբեր աղբյուրներից, ստուգել դրանց ճշգրտությունն ու ամբողջականությունը, պատկերացնել դրանք և ստեղծել զեկույցներ: Գեներատիվ արհեստական բանականության միջոցով տվյալների վերլուծությունը թույլ է տալիս հայտնաբերել թաքնված օրինաչափություններ, կատարել կանխատեսումներ և ստեղծել առաջարկություններ։

Այս դասընթացը ձեզ կսովորեցնի, թե ինչպես վերլուծել տվյալները արհեստական բանականության միջոցով՝ պարզ ամփոփումից մինչև աղյուսակներում և տեքստում թաքնված օրինաչափությունների բացահայտումը։

Դուք կսովորեք, թե որ առաջադրանքներն են լավագույնս հանձնարարվում նեյրոնային ցանցերին, և որոնք են պահանջում մարդկային վերահսկողություն: Դուք կսովորեք, թե ինչպես ձևակերպել հուշումներ՝ պատասխանի ճշգրտության և մանրամասների խորության միջև օպտիմալ հավասարակշռություն ապահովելու համար։

Արդյունքում, դուք կկարողանաք վերլուծել տվյալների մեծ քանակություն րոպեների ընթացքում՝ ժամերի փոխարեն, ինչը ձեզ ժամանակ կթողնի ռազմավարական որոշումներ կայացնելու համար։

Այս դասընթացի լսարանը

Ղեկավարներ, մենեջերներ, մարքեթոլոգներ, մշակողներ, տվյալների վերլուծության և կիրառական վիճակագրության մասնագետներ

Դասընթացը նաև հարմար է նրանց համար, ովքեր ցանկանում են օգտագործել արհեստական բանականության տեխնոլոգիաները և տվյալների վերլուծությունը իրենց առօրյա աշխատանքում, բայց չգիտեն, թե որտեղից սկսել։

Նպատակը

Սովորեք վերլուծել, մեկնաբանել և պատկերացնել տվյալները՝ օգտագործելով արհեստական բանականություն, ինչպես նաև գիտակցաբար ընտրել գործիքներ որոշակի բիզնես առաջադրանքների համար։

Այս դասընթացի նախադրյալները

Վստահորեն կառուցեք հուշումներ տարբեր արտադրողների գեներատիվ արհեստական բանականության համակարգերում։

Արդյունքներ

Այս դասընթացն ավարտելուց հետո ուսանողները ձեռք կբերեն հետևյալ հմտությունները՝

- Ճիշտ ձևակերպել հարցումներ (հուշումներ) տվյալների վերլուծության համար՝ հարմարեցնելով հարցումները տարբեր տեսակի տեղեկատվությանը։
- Կիրառել արհեստական բանականության գործիքներ՝ տվյալների մեծ ծավալներում օրինաչափություններ ամփոփելու, մեկնաբանելու և նույնականացնելու համար։
- Աշխատել աղյուսակային և տեքստային տվյալների հետ՝ օգտագործելով նեյրոնային ցանցերը տվյալների վերլուծության համար որպես ամենօրյա պրակտիկա։
- Կանել տեղեկացված եզրակացություններ՝ հիմնվելով տվյալների վրա՝ տարբերակելով հուսալի արդյունքները մոդելային «հալյուցինացիաներից»։
- Հասկանալ գեներատիվ արհեստական բանականության օգտագործման սահմանափակումներն ու ռիսկերը վերլուծական խնդիրների լուծման գործում։

Ուրվագիծ

Ներածություն տվյալների վերլուծության մեջ՝ օգտագործելով գեներատիվ արհեստական բանականություն:

- Ի՞նչ է տվյալների վերլուծությունը, հիմնական փուլերը (հավաքագրում, մշակում, մեկնաբանություն):
  Գեներատիվ արհեստական բանականության դերը տվյալների հետ աշխատանքում:
- Տիպիկ առաջադրանքներ՝ ամփոփում, կառուցվածքավորում, օրինաչափությունների որոնում, տվյալների բացատրություն:
- Ռուսական և միջազգային տվյալների վերլուծության ծառայությունների ակնարկ:
- Տարբեր տեսակի տվյալների հետ աշխատանքի առանձնահատկությունները:
- Ինչպես է աշխատում արհեստական բանականությունը վերլուծության համար և ինչով է այն տարբերվում դասական BI գործիքներից:

Տվյալների վերլուծության հուշման հիմունքները:

- Բնութագրերը Արհեստական բանականության համար տվյալների վերլուծության առաջադրանքների սահմանում։
- Հարցումների ձևակերպում՝ ճիշտ արդյունքներ ստանալու համար։
- Մոդելային պատասխաններով կատարելագործում և իտերացիա։
- Տվյալների վերլուծության առաջադրանքների վերլուծություն։
- Բարդ և կառուցվածքային հարցումների կառուցում։
- Հարցումների համադրություն՝ բարդ խնդիրներ լուծելու համար։
- Արհեստական բանականության օգտագործում՝ վարկածներ առաջացնելու համար։
- Տեքստային մեկնաբանությունների և արդյունքների նկարագրությունների ձևավորում։
- Տիպիկ սխալներ և դրանցից խուսափելու եղանակներ։

Գործնական բլոկ. տվյալների վերլուծություն՝ օգտագործելով Արհեստական բանականություն։

- Կիրառական խնդիրների լուծում՝ օգտագործելով տրամադրված թեստային դեպքերի հաշիվները։
- Նկարագրական վերլուծության և առաջադեմ տվյալների վերլուծության դեպքերի վերլուծություն։
- Համեմատություն հարցումների ձևակերպման տարբեր մոտեցումներից ստացված արդյունքների (պարզ և կառուցվածքային հուշումներ) և հուշման ազդեցության վերլուծություն արդյունքների ճշգրտության և ամբողջականության վրա։