Introduktion till Predictiv AI Träningskurs

Introduktion

• Definiera Prediktiv AI
• Historisk sammanhang och utveckling av prediktiv analys
• Grundläggande principer för maskininlärning och datamining

Datainsamling och förbehandling

• Insamling av relevant data
• Rensning och förberedelse av data för analys
• Förståelse för datatyper och källor

Explorativ Dataanalys (EDA)

• Visualisering av data för insikter
• Deskriptiv statistik och datasammanfattning
• Identifiering av mönster och relationer i data

Statistisk Modellering

• Grunderna i statistisk inferens
• Regressionanalys
• Klassificeringsmodeller

Maskininlärningsalgoritmer för prediktion

• Översikt över övervakade inlärningsalgoritmer
• Beslutsträd och slumpmässiga skogar
• Neurala nätverk och grunderna i djupinlärning

Modellutvärdering och val

• Förståelse för modellens noggrannhet och prestandamått
• Korsvalideringstekniker
• Överanpassning och modelljustering

Praktiska tillämpningar av prediktiv AI

• Fallstudier inom olika branscher
• Etiska överväganden i prediktiv modellering
• Begränsningar och utmaningar med prediktiv AI

Praktiskt projekt

• Arbeta med ett datamaterial för att skapa en prediktiv modell
• Tillämpa modellen för att göra prediktioner
• Utvärdera och tolka resultaten

Sammanfattning och nästa steg