Մեքենայական ուսուցում վերլուծաբանների համար
Դասընթացի Իդ : AI-004
Դասի տևողությունը (օրերով) : 40 ակադեմիական ժամ
Տևողությունը առցանց : 40 ակադեմիական ժամ
Ուսումնական պլան : Անձամբ, Virtual Instructor-Led Training - ONLINE
Ակնարկ
«Մեքենայական ուսուցում վերլուծաբանների համար» դասընթացը ինտենսիվ, գործնական ծրագիր է, որը նախատեսված է տվյալների վերլուծության և մեքենայական ուսուցման տեխնիկայի տիրապետման համար: Ուսանողները կսովորեն կիրառել մեքենայական ուսուցումը իրական աշխարհի բիզնես խնդիրների վրա, ներառյալ կանխատեսումը, դասակարգումը, կլաստերացումը և ժամանակային շարքերի վերլուծությունը։
«Մեքենայական ուսուցում և տվյալների վերլուծություն» դասընթացը հիմնված է տարբեր տնտեսական ոլորտների, այդ թվում՝ մանրածախ առևտրի, ֆինանսական տեխնոլոգիաների և մարքեթինգի օրինակների վրա: Դուք կտիրապետեք տվյալագիտության ամբողջական ցիկլին՝ տվյալների հավաքագրումից և մաքրումից մինչև մոդելի կառուցում և ներդրում։
Ուսանողները կսովորեն կիրառել մեքենայական ուսուցումը տվյալների վերլուծության մեջ: Դասընթացի ընթացքում ուսանողները ձեռք կբերեն հաշվետվությունների և վերլուծական նյութերի որակը օպտիմալացնելու և բարելավելու, ինչպես նաև օրինաչափություններն ու կարգավորող գործոնները բացահայտելու հմտություններ:
Արդյունքներ
Ուսանողները կտիրապետեն մեքենայական ուսուցման մեթոդներին՝ իրական աշխարհի խնդիրներ լուծելու համար: Դուք կստանաք գործնական հմտություններ, որոնք ներառում են.
- Մեքենայական ուսուցման մոդելների կառուցում և վավերացում իրական աշխարհի տվյալների վրա
- Python գրադարանների հետ աշխատանք՝ Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow, Keras
- Տվյալների վերլուծություն և բիզնես չափանիշներում թաքնված օրինաչափությունների բացահայտում
- Մեքենայական ուսուցման մոդելների ստեղծում՝ վաճառքը, արտահոսքը և LTV-ն կանխատեսելու համար
- Վերլուծության արդյունքների վիզուալիզացիա Matplotlib-ի և Seaborn-ի միջոցով
- Տվյալների պատրաստում և մաքրում մեքենայական ուսուցման համար
- Մեքենայական ուսուցման մոդելների բիզնեսի արդյունավետության գնահատում
Ուրվագիծ
1. Մեքենայական ուսուցման առաջադրանքներ։ Python գրադարաններ մեքենայական ուսուցման համար՝ Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn, TensorFlow, Keras, NLTK, Natasha, Pandas
2. Հատկանիշներ և դրանց հետ աշխատանքը
3. Նախամշակման և հատկանիշների արդյունահանման մեթոդներ տեքստի վերլուծության մեջ
4. Ներդրումներ տեքստի վերլուծության և անվանված միավորների արդյունահանման մեջ
5. Հաստատում և մոդելի որակի գնահատում
6. Ռեգրեսիայի մեթոդներ
7. Դասակարգման մեթոդներ
9. Կլաստերացման մեթոդներ
10. Չափսերի նվազեցման մեթոդներ
11. Ժամանակային շարքերի վերլուծության մեթոդներ
12. Անսամբլներ
13. Ժամանակակից նախապես պատրաստված լեզվական մոդելների ակնարկ
