Sztuczna inteligencja (AI) w wielowymiarowej analizie danych

online lub stacjonarnie 2 dni

Dla kogo?
Szkolenie przeznaczone jest dla analityków pragnących nauczyć się efektywnie wykorzystywać narzędzia generatywnej AI w wielowymiarowej analizie danych. Podczas szkolenia szczegółowej analizie zostaną poddane zbiory danych, wymagające szeregu zabiegów związanych z czyszczeniem danych, selekcją zmiennych czy wyborem modelu. W trakcie zajęć krok po kroku realizowane będą kolejne zadania analityczne co pozwoli dodatkowo na całościowe spojrzenie na proces analizy. Proces budowy modeli realizowany będzie w środowisku Python.

Co zyskasz?

  • Znajomość zasad działania generatywnej AI oraz praktycznych technik jej wykorzystania
  • Wiedzę jak rozwiązywać problemy pojawiające się podczas realizacji kolejnych etapów wielowymiarowej analizy danych
  • Nowe możliwości rozwoju zawodowego i osobistego
  • Dodatkowe, indywidualne konsultacje z trenerem po zajęciach

  • Program
  • Prowadzący
  • Informacje organizacyjne
  • Ceny

Pogram szkolenia:

  1. Analiza skupień
    • Wymagania I założenia metod analizy skupień
    • Ocena jakości danych i ich przygotowanie
    • Wybrane metody analizy skupień
      • Metody hierarchiczne
      • Metoda k-średnich
      • Grupowanie gęstościowe (ang. density-based)
      • Sieci Kohonena
    • Identyfikacja liczby skupień
    • Ocena jakości i stabilności modelu
    • Interpretacja uzyskanych wyników
  2. Redukcja wymiarowości
    • Wymagania i założenia metod redukcji wymiarowości
    • Przygotowanie danych
    • Wybrane metody redukcji wymiarowości
      • Analiza składowych głównych (ang. Principal Copmonent Analysis, PCA)
      • Rzadka analiza składowych głównych (ang. Sparse Principal Component Analysis, SparsePCA)
      • Analiza czynnikowa (ang. Factor Analysis, FA)
    • Identyfikacja liczby wymiarów
    • Ocena jakości modelu
    • Interpretacja uzyskanych wyników
  3. Dodatkowe metody wielowymiarowe
    • Skalowanie wielowymiarowe
    • t-SNE

Podobne szkolenia

Prognozowanie metodami uczenia maszynowego w Python

Prognozowanie jest jednym z najczęstszych zadań analizy danych: w końcu któż nie chciałby wiedzieć co będzie w przyszłości? Jednocześnie prognozowanie wydaje się trudne: w tworzeniu prognoz […]

Dowiedz się więcej

Uczenie maszynowe w Python – szybki start

Celem szkolenia jest wprowadzenie uczestników w zagadnienia uczenia maszynowego (ang. machine learning) w środowisko Python. Zostanie omówiona główna idea uczenia maszynowego, podstawowy […]

Dowiedz się więcej

Analizy wielowymiarowe

Podczas kursu zaprezentowane zostaną najpopularniejsze metody wielowymiarowe, które znajdują zastosowanie w analizie zjawisk złożonych, opisanych za pomocą dużej liczby zmiennych. Uczestnicy poznają […]

Dowiedz się więcej

Masz pytania?

Porozmawiaj z nami!

Jesteśmy tutaj, aby pomóc i rozwiać wszystkie Twoje wątpliwości. Wypełnij formularz, napisz do nas maila lub zadzwoń – odpowiemy najszybciej, jak to możliwe!

    Przejdź do treści