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2018/04/21(六)-04/22(日)R機器學習實作課程

活動日期:2018-04-21

活動說明

課程介紹:

先別急著「深度學習」-深度學習與人工智慧最近特別火熱的原因,除了資料科學的不可或缺,「機器學習」更是主要核心之一。簡單來說,機器學習的演算法讓機器擁有學習能力,像是有了「智慧」一般能夠對真實世界的事件進行判斷及預測。機器學習的應用在我們周遭經常可見,例如:手寫辨識、信貸評估、商品推薦、垃圾郵件偵測、癌症偵測等。


課程目標:
本課程將帶領學員從機器學習所需的R基礎入門,由淺入深透過案例實作的方式讓學習效率大幅提升,以實務應用為主要方向,理解但不鑽研演算法公式,目標讓無程式基礎的學員也能在此門課中得到應用能力。


適合對象:

無程式經驗者。

對於此議題有興趣者。

不排斥數學者。


課程時間及優惠:

課程天數:2天;上午9:00至下午5:00(中午休息1小時)

原價12,000元整 (含上課講義、16小時研習證明與午餐)

早鳥(4月10日前)/舊生:7,000元/人 

兩人以上團體:6,500元/人

四人以上團體:6,000元/人

講師介紹:

AsiaAnalytics特聘專業講師:湯明軒 Andrew

創辦資料科學公司,專精RPython語言及網路爬蟲,在機器學習、推薦系統、自然語言處理、Hadoop巨量資料等領域皆有涉略及專案經驗。超過500小時的資料科學授課經驗,擅長從零開始由淺入深的實作教學。


課程大綱:

課程主題

詳細內容

時數

機器學習必備R基礎

向量、串列及資料框架

流程控制與迴圈

資料匯入與匯出

3

資料前處理

資料操弄

字串處理

雜訊處理

2

資料轉換

屬性挑選

資料降維

資料標準化

2

非監督式學習

K-means集群

階層式分群

集群結果視覺化

2

監督式學習

決策樹與隨機森林

線性判別分析(LDA)

支援向量機(SVM)

3

模型評估與調校

交叉驗證(Cross-validation)

集成方法(Ensemble Methods)

模型評估與選擇

2

活動官網

活動地點資訊

地點:台北市內湖路一段356號5樓 (西湖站2號出口步行5分鐘,台新銀行右轉)
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