Этот курс объединяет исследование данных, визуализацию, подготовку данных, создание предикторов, выделение подвыборки и разбиение данных, обучение модели, скоринг и оценку качества. Он охватывает различные методы статистики, интеллектуального анализа данных и машинного обучения, выполняемые в масштабируемой in-memory среде исполнения. Курс предоставляет теоретическое основы и практический опыт работы с SAS Visual Data Mining и Machine Learning через SAS Studio, пользовательский интерфейс для программирования SAS. Курс включает в себя методы прогнозного моделирования, такие как линейная и логистическая регрессия, дерево решений и ансамбль деревьев (случайный лес и градиентный бустинг), нейронные сети, метод опорных векторов и факторизационную машину.
Изучается
- создание сессии SAS Cloud Analytic Services (CAS), процесс подготовки и изучения данных для машинного обучения
- построение моделей линейной и логистической регрессии
- построение моделей дерева решений, случайного леса и градиентного бустинга
- построение моделей нейронных сетей
- построение модели методом опорных векторов
- построение модели факторизационной машины
- оценка и сравнение результатов работы модели
- скоринг выбранных моделей.
Аудитория
Аналитики данных, математики, специалисты в области статистики, специалисты по науке о данных, специалисты по качеству и другие, кто хочет познакомиться с методами машинного обучения с учителем для прогнозного моделирования.
Перед посещением данного курса Вы должны, как минимум, ознакомиться с основами статистики. Опыт использования продуктов SAS и опыт программирования будут полезны, но не обязательны.
Используется SAS Viya ПО
Используется SAS Viya ПО.
