python機器學習應用開發

 軟體開發人員：想使用Python程式語言開發機器學習應用

 機器學習初學者：希望從機器學習了解人工智慧應用

 數據分析師：更深入了解如何使用Python進行機器學習模型的訓練和評估

• 以Python程式語言進行機器學習應用開發，介紹機器學習（Machine Learning）的理論基礎：十大處理流程、以各種演算法搭配實作
• 培養學員擁有數據收集與資料應用至機器學習之能力
• 透過資料進行以下實作，如：樂透中獎機率計算、Kaggle 案例、乳癌檢測、目標客戶分類、以RFM指標尋找VIP客戶等
  

• 機器學習概念介紹
• 線性代數與迴歸方程式、微積分與梯度下降法
• 統計學導論、機率與假設檢定
  
• 神經網路與數學／統計整合
  
• 機器學習開發流程與實作
  
• 資料蒐集、清理與探索
  
• 特徵工程（Feature Engineering）分類與實作
  
• 迴歸與分類演算法
  
• 模型評估與效能調校
  
• 效能衡量指標
  
• 整體學習（Ensemble Learning）演算法、集群演算法
  
• 半監督式學習
  
• MLOps

• 數據蒐集與資料應用
• 機器學習相關演算法原理
• 進行各項機器學習演算法實作
  
• 建立回歸、分類與分群各種模型
  
• 搭配套件進行各種統計運算 
• 監督式學習（分類與迴歸） 
• 非監督式學習（分群） 
• 進行數值資料分析與預估 
• 針對結構化文件（例如csv：表格與數值）進行分類或分群
  

機器學習實作