Machine Learning with Python（英）

課程學習重點

1. 機器學習基礎概念解析：瞭解機器學習的核心理念，認識監督式及非監督式學習的特性與差異。

2. Python 程式實務運用：掌握如何使用 Python 程式語言於機器學習專案，提升資料處理能力。

3. 迴歸分析模型訓練：學會使用簡單線性、多元線性與非線性迴歸，進行實際資料預測分析。

4. 分類演算法應用技巧：深入瞭解 KNN、決策樹、邏輯迴歸與支援向量機，應用於分類問題。

5. 分群方法實作解析：掌握 K-Means、階層式分群、DBSCAN 等方法，精準分析及分類資料特性。

6. 推薦系統開發與應用：學習內容導向及協同過濾推薦系統，建立實用且準確的推薦模型。

7. 模型評估與驗證能力：透過實作，掌握如何有效評估機器學習模型的準確度與效能。

 

課程收穫

1. Python 機器學習開發能力：熟練使用 Python 建立並評估各類機器學習模型，增強實務技能。

2. 資料預測與分類技巧：能運用迴歸與分類技術解決真實問題，精確預測未來趨勢。

3. 專業分群分析技能：掌握不同分群技術，有效從大量資料中提取有用資訊。

4. 推薦系統實作經驗：具備設計並部署推薦系統的能力，實現精準的使用者個性化推薦。

 

適合對象

本課程適合具備 Python 程式語言基礎，且對資料分析、模型訓練及應用感興趣的學員，透過此課程將能快速建立紮實的機器學習技能，提升個人在資料科學與 AI 領域的專業能力。