Kurs omawia podstawy teoretyczne różnych technik związanych z modelami nadzorowanego uczenia maszynowego. Seria demonstracji i elementów praktycznych służy wzmocnieniu wiedzy i analitycznego podejścia do rozwiązywania problemów biznesowych. Ponadto zdefiniowano studium przypadku biznesowego, aby poprowadzić uczestników przez wszystkie etapy analitycznego cyklu życia, od zrozumienia problemu do wdrożenia modelu, przez przygotowanie danych, wybór funkcji, szkolenie i walidację modelu oraz ocenę i wdrożenie modelu. Ten kurs jest podstawą programu nauczania SAS Viya Data Mining i Machine Learning. Wykorzystuje Model Studio, interfejs przepływu potoków w SAS Viya, który umożliwia przygotowywanie, rozwijanie, porównywanie i wdrażanie zaawansowanych modeli analitycznych. Uczysz się trenować modele nadzorowanego uczenia maszynowego, aby podejmować lepsze decyzje dotyczące dużych zbiorów danych.
Naucz się
- Stosować analityczny cykl życia do potrzeb biznesowych.
- Uwzględniać podejście do rozwiązywania problemów biznesowych w codziennych czynnościach.
- Przygotowywać i eksplorować dane do opracowania modelu analitycznego.
- Tworzyć i wybierać funkcje do modelowania predykcyjnego.
- Opracowywać serię nadzorowanych modeli uczenia opartych na różnych technikach, takich jak drzewo decyzyjne, las, sieci neuronowe i maszyny wektorów nośnych.
- Oceniać i wybierać najlepszy model na podstawie potrzeb biznesowych.
- Wdrażać i zarządzać modelami analitycznymi w produkcji.
Kto powinien uczestniczyć
Analitycy biznesowi, analitycy danych, analitycy marketingu, menedżerowie ds. marketingu, data scientist, inżynierowie danych, analitycy finansowi, statystycy, matematycy i inni pracujący w powiązanych obszarach
Przed uczestnictwem w tym kursie uczestnicy powinni posiadać przynajmniej podstawową znajomość podstawowych statystyk. Znajomość oprogramowania SAS jest pomocna, ale nie jest wymagana.
To szkolenie wykorzystuje oprogramowanie SAS Viya
