Návrh Školení
1. Úvod do strojového učení
- Co je to strojové učení
- Jak rozšiřuje možnosti analýzy dat
-
Běžné obchodní využití:
- Předpovídání prodejů
- Segmentace zákazníků
- Predikce odlivu klientů
2. Od analýzy dat ke strojovému učení
- Shrnutí: práce s daty v nástroji Pandas
- Přechod od deskriptivní k prediktivní analýze
- Definování problému pro strojové učení
3. Zjednodušený pracovní postup při strojovém učení
- Příprava datového souboru
- Rozdělení dat na trénovací a testovací sadu
- Trénování modelu
- Tvorba předpovědí
4. Příprava dat pro strojové učení
- Řešení chybějících hodnot
- Kódování kategoriálních proměnných
- Výběr významných proměnných (základy)
- Normalizace dat (stručný přehled)
5. Supervised Learning – praktické cvičení
Regrese
- Lineární regrese
- Příklad využití: predikce číselných hodnot (např. prodejů, poptávky)
Klasifikace
- Logistická regrese
- Příklad využití: určení binárních výsledků (např. odliv klientů, podvody)
6. Nesupervised Learning
Clustering
- Algoritmus K-means clustering
- Příklad využití: segmentace zákazníků
7. Hodnocení modelů – stručný přehled
- Porovnání výsledků trénovací a testovací sady
- Přesnost modelu (u klasifikačních modelů)
- Základní pochopení chybovosti u regresních modelů
8. Interpretace výsledků
- Porozumění výstupům modelů
- Identifikace vzorců a trendů v datech
- Převod výsledků na užitečné obchodní poznatky
9. Praktický příklad od začátku do konce
- Načtení datového souboru
- Příprava a čištění dat
- Trénování modelu
- Vyhodnocení výkonnosti modelu
- Získání užitečných poznatků z dat
Požadavky
Požadované znalosti
- Základní znalost Pythonu
- Seznámení s nástrojem Pandas a prací s datovými soubory
- Porozumění základním konceptům analýzy dat
Cílová skupina
- Datoví analytici
- Obchodní analytici se základními znalostmi Pythonu
- Profesionálové, kteří absolvovali kurz „Python pro analytiku dat“ nebo obdobný školicí program
- Začátečníci v oblasti strojového učení
Reference (3)
Opravdu jsem se líbil konec, kdy jsme si vyzkoušeli CHAT GPT. Místnost nebyla pro toto cvičení nejlepší nastavená - místo jednoho velkého stolu by pomohlo několik menších stolů, abychom se mohli rozdělit do menších skupin a společně přemýšlet.
Nola - Laramie County Community College
Kurz - Artificial Intelligence (AI) Overview
Přeloženo strojem
Práce na základě prvních principů s cíleným zaměřením a následné aplikace případových studií v rámci stejného dne
Maggie Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
Kurz - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Přeloženo strojem
Že se používala skutečná společenská data. Trainer měl velmi dobrý přístup tím, že tréninky podporoval účastí a soutěží.
Jimena Esquivel - Zaklad Uslugowy Hakoman Andrzej Cybulski
Kurz - Applied AI from Scratch in Python
Přeloženo strojem
