Kurs ten obejmuje różne techniki uczenia maszynowego, które są wykonywane na skalowalnym i pamięciowym środowisku SAS Viya. Kurs zapewnia praktyczne doświadczenie z SAS Visual Data Mining i Machine Learning poprzez SAS Studio, interfejs użytkownika do programowania SAS. Techniki uczenia maszynowego obejmują regresję logistyczną, drzewo decyzyjne i zespół drzew (wzmacnianie lasów i gradientów), sieci neuronowe, maszyny wektorowe wspomagające, maszyny faktoryzujące i sieci bayesowskie.
Naucz się
- tworzyć sesję SAS Cloud Analytic Services (CAS) i przygotować i badać dane do uczenia maszynowego.
- budować liniowe i logistyczne modele regresji.
- budować modele drzew decyzyjnych, lasów i gradientów.
- budować modele sieci neuronowej.
- budować modele maszyn wektorowych.
- budować modele maszyn do faktoryzacji.
- oceniać i porównać wyniki modelu.
- typować wybrane modele.
- budować model sieci bayesowskiej.
Kto powinien uczestniczyć
Analitycy danych, data minerzy, matematycy, statystycy, badacze danych, badacze danych osobowych, eksperci jakościowi i inni, którzy chcą mieć wstęp do nadzorowanego uczenia się maszynowego i do modelowania predykcyjnego
Przed przystąpieniem uczestnicy powinni znać podstawy statystyki przynajmniej na poziomie wstępnym. Doświadczenie z SASa jest pomocne, ale nie wymagane. Doświadczenie w programowaniu jest pomocne, ale nie jest wymagane.
To szkolenie wykorzystuje oprogramowanie SAS Viya
