課程大綱
人工智慧、深度學習、機器學習介紹,發展工具與環境介紹
人工智慧(AI)、深度學習(Deep Learning)與機器學習(Machine learning)介紹
發展工具與環境介紹 (Python、Anaconda、scikit-learn)
監督式學習(Supervised Learning)
近朱者赤，近墨者黑-KNN分類演算法
那條線該怎麼畫？
線性模型 (Linear Model)
多變數線性迴歸 (Ridge regression)
Rasso迴歸
樹的故事
決策樹 (Decision Tree)
隨機森林 (Random forests)
梯度提升法 (Gradient Boosting machine)
單純貝氏分類器與支持向量機 (SVM)
非監督式學習(Unsupervised Learning)
沒有標準答案時該怎麼辦？
主成分分析（PCA）
分群演算法（k-means clustering）
特徵工程(Feature Engineering )
什麼才是重點？
機器學習中的特徵 （Feature）
特徵的重要性（Feature Importance）
特徵提取（Feature Extraction）
特徵選擇（Feature Selection）
特徵構建（Feature Construction）
特徵學習（Feature Learning）
模型評估與改善方法
這方法夠好嗎？如何改善？
交叉驗證（Cross Validation）
過度訓練（Overfitting )
均格搜尋 (Grid Search )
Pipelines工程
將機器學習的工作流程串接並自動化
Chains
Pipelines
先備知識
本課程須具備Python基礎，建議學員先修習過「Big Data資料分析- Python實作」或具備Python之基礎課程知識，再修習本課程。課程對象
想透過實作案例了解機器學習之設計與應用者。
認識機器學習中常用的演算法，以便了解如何正確使用之產品設計與工程技術人員。
想了解學習如何進行將資料分析，並應用在實務案例等議題者。
想累積對機器學習與資料探勘的知識，以提升在資訊處理時代競爭力者。
相關資訊請參閱課程網頁，或電(07)969-9885，羅小姐。
課程網址： https://www.iiiedu.org.tw/Python-ML/ - 新聞稿有效日期，至2019/05/29為止
聯絡人 ：羅小姐
聯絡電話：(07)969-9885 分機6637
電子郵件：san5823@iii.org.tw
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