【課程】機器學習應用開發實作,使用微軟Azure Machine Learning平台,學會資料分析並打造預測模型

【課程】機器學習應用開發實作,使用微軟Azure Machine Learning平台,學會資料分析並打造預測模型

【8/26開課】機器學習是讓電腦從「大量資料」裡面找出規律以自我學習,協助人類分析大量資料並預測未來或回答問題,不要再靠感覺或經驗,讓數據來說話!本課程適合入門者,使用Azure Machine Learning平台完成資料分析預測模型,課程講師為R Ladies Taipei創辦人 - Ning Chen,透過互動式的視覺化工作區,讓學員輕鬆建置、測試和反覆運算預測分析模型,完成的模型也能夠發佈成 Web 服務或自訂 BI 工具 (例如 Excel)與同好們共享。

7個理由,為什麼要來上課?

  • 「機器學習」是讓電腦從「大量資料」裡面找出規律以自我學習,是「資料科學」領域熱門技術之一。
  • 學習使用Azure Machine Learning平台,初探機器學習領域。
  • 從入門到實作,完成第一個預測資料分析模型,協助你做出更棒的決策。
  • 本課程不需撰寫大量程式碼,沒有程式基礎者也可以輕鬆學習。
  • 學習將複雜的資料視覺化表現,預測結果一目瞭然。
  • 各行各業都可能需要資料分析及預測,解決工作問題或讓公司營運更加有效率。
  • 認識講師,遇到困難有人回答。書本、網路上的資料太多看不下去,現場有人教學得快。

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【課程內容】

時間:2017/8/26(六) 早上 10:00~下午 17:00

【課程】機器學習應用開發實作,使用微軟Azure Machine Learning平台,學會資料分析並打造預測模型

費用:早鳥價 2,500 元,包含午餐。

地點:T客邦總部,台北市中山區民生東路二段141號6F (Google 地圖)

注意事項:

  • 請學員自備筆電,Windows / Mac 皆可,教室提供電源插座。
  • 課程屬於基礎,具備以下任一條件歡迎報名
    • 適合未有程式基礎,R、Python接觸時間半年內
    • Excel使用者
    • 對於統計不害怕願意了解
  • 學員需事先註冊Azure 及Kaggle 帳號。

主辦單位:

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【報名方式】

Step1:前往報名、繳費

Step2:直接在課程頁面報名並繳費。提供線上刷卡、ATM轉帳、超商代碼三種繳費方式。付款後約20分鐘即可自行查詢繳費結果。

什麼是機器學習?

「機器學習」是讓電腦從「大量資料」裡面找出規律以自我學習,是「資料科學」領域熱門技術之一。

各行各業例如金融、零售、廣告、教育、物流、製造…,幾乎所有產業都需要有人可以從大量數據中找出模式,以預測風險或未來的營業狀況,早一步採取因應之道。你不必是「資料科學家」也可以運用機器學習的觀念及工具。

Azure Machine Learning Studio

【課程】機器學習應用開發實作,使用微軟Azure Machine Learning平台,學會資料分析並打造預測模型

Azure Machine Learning提供互動式的視覺化工作區,讓您輕鬆建置、測試和反覆運算預測分析模型。 您可以將「資料集」和分析「模組」拖放到互動式畫布,將它們連接在一起以構成「實驗」,然後在 Machine Learning Studio 中執行。 若要反覆調整模型設計,請編輯實驗,儲存複本 ,然後重新提交。 當您準備好時,可以將您的「訓練實驗」轉換成「預測實驗」,然後發佈為「Web 服務」,讓其他人可以存取您的模型。

機器學習的應用,基本上可以回答以下幾類的問題:

  • 「這是 A 或 B 嗎?」使用分類演算法:下列哪一種方式可以帶來更多客戶:一張200元的優待券或一張 25% 的折扣券?
  • 「這很奇怪嗎?」使用異常偵測演算法:信用卡公司可以分析消費者的購買模式,以便他們可以警告可能發生盜刷事件。
  • 「多少?或有多少?」使用迴歸演算法:下星期二的溫度將是多少?第四季的銷售量將有多少?
  • 「資料是如何組織的?」使用叢集演算法:哪些觀眾喜歡同一種類型的電影?哪些印表機型號失敗的方式相同?
  • 「現在該怎麼辦?」使用增強式學習演算法:自動駕駛汽車遇到黃燈時,應該煞車或加速?掃地機器發現快沒電了,應該繼續打掃,還是返回充電站? 

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上課講師:Ning Chen

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Ning Chen是R-Laides Taipei的創辦人及營運人之一,她熱愛作資料解讀及分析,擅長網站、產業分析及社群經營,並相信資料可以讓世界變得不一樣。她嘗試將時間及精力花在創造一個對於初學者及專家都友善的協作環境。

目前正在主辦Go,Kaagle活動

R-Ladies Taipei :https://rladiestaipei.github.io/R-Ladies-Taipei/

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