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Course Outline
소개
- RapidMiner 스튜디오 개요
- RapidMiner UI 및 기능에 대한 오리엔테이션
RapidMiner의 CRISP-DM 방법론
- CRISP-DM 프레임워크 이해
- 가치 추정 및 예측에 적용
데이터 이해 및 준비
- 데이터 가져오기 및 탐색
- 전처리 및 세척 기술
- 고급 데이터 변환 방법
RapidMiner을 이용한 데이터 모델링
- 데이터 모델링 소개
- 머신러닝 알고리즘의 선택 및 적용
- 지도 학습 알고리즘
- 비지도 학습 알고리즘
모델 평가 및 배포
- 모델 평가 기술
- 모델 배포 전략
- 모델 재정렬 및 최적화
시계열분석과 Forecasting
- 시계열 분석의 기초
- 이동 평균 모델의 적용
- 시계열 전처리 및 데이터 집계
고급 시계열 기법
- 분해 분석
- 시간 창을 사용한 투영
- 특징 생성을 통한 투영
ARIMA 모델링
- ARIMA 모델 이해
- RapidMiner의 실제 적용
요약 및 다음 단계
Requirements
- 데이터 분석 및 머신러닝 개념에 대한 기본 이해
청중
- 데이터 분석가 Business 분석가 데이터 과학자
14 Hours
회원 평가 (4)
The details and the presentation style.
Cristian Mititean - Accenture Industrial SS
Course - Azure Machine Learning (AML)
Working from first principles in a focused way, and moving to applying case studies within the same day
Maggie Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
Course - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
That it was applying real company data. Trainer had a very good approach by making trainees participate and compete
Jimena Esquivel - Zakład Usługowy Hakoman Andrzej Cybulski
Course - Applied AI from Scratch in Python
짧고 간단하게 유지하세요. 개념에 대한 직관 및 시각적 모델 생성(의사결정 트리 그래프, 선형 방정식, y_pred를 수동으로 계산하여 모델 작동 방식 증명)
Nicolae - DB Global Technology
Course - Machine Learning
Machine Translated