Thuật toán học máy - phân tích hồi quy và cây quyết định
Chúng tôi đề cập đến các thuật toán học máy được sử dụng để xác định và dự đoán các mẫu trong dữ liệu, đặc biệt là phân tích hồi quy và cây quyết định. Hiểu phân tích hồi quy và cây quyết định là gì và chúng được sử dụng như thế nào.
Phân tích dữ liệu là quá trình dự đoán tương lai và giải thích một vấn đề nhất định dựa trên dữ liệu trong quá khứ. Hình ảnh bên dưới là một slide xuất hiện ở đầu bài giảng ppt.
Ngoài bài giảng này, chúng tôi đã đề cập đến 'phân tích kỹ thuật', là bước tóm tắt các đặc điểm và hình dạng dữ liệu, và 'phân tích khám phá', là bước khám phá các mô hình, trong loạt hội thảo trực tuyến được tải lên định kỳ và bài giảng [Những điều cơ bản về hiểu biết và trực quan hóa dữ liệu dành cho người mới bắt đầu], nhưng không có bài giảng nào về 'phân tích dự đoán/suy luận', vì vậy lần này chúng tôi sẽ cung cấp bài giảng này :)
Bài giảng này trình bày về các thuật toán học máy, một trong những bước để đưa ra dự đoán và suy luận. Có rất nhiều thuật toán học máy, nhưng chúng ta sẽ xem xét phân tích hồi quy, thuật toán cơ bản nhưng quan trọng nhất, và cây quyết định, mang lại sự hiểu biết trực quan.
Bài giảng này dành cho những người này!
Tôi đã nghiên cứu các thuật toán học máy (phân tích hồi quy, cây quyết định), nhưng tôi gặp khó khăn trong việc hiểu chúng. 🥺
Tôi đã phân tích và sử dụng dữ liệu tốt rồi, nhưng tôi muốn sắp xếp lại lý thuyết cơ bản 🤔
Thật khó để hiểu chỉ qua lý thuyết 😥
Tôi sẽ giải quyết nó cho bạn 👍
Khóa học này bắt đầu bằng phần giới thiệu về phân tích hồi quy và cây quyết định, đồng thời hướng dẫn cách sử dụng chúng. Khóa học sẽ đặt nền tảng vững chắc cho việc xử lý dữ liệu.
Bạn có thể hiểu rõ hơn thông qua ví dụ.
Bài giảng này là 📢
Giới thiệu ngắn gọn và súc tích về các khái niệm cơ bản của phân tích hồi quy và cây quyết định trong một bài giảng.
Chúng tôi cũng cung cấp các tập dữ liệu ví dụ để giúp bạn hiểu các khái niệm nhanh hơn và chính xác hơn.
Bạn có gặp khó khăn khi tự học không? Có một cộng đồng chuyên biệt nơi bạn có thể chia sẻ và học tập nội dung liên quan. ( Xem cộng đồng chuyên biệt )
Những người hoàn thành khóa học sẽ nhận được chứng chỉ hoàn thành! Nếu bạn muốn nhận chứng chỉ, vui lòng gửi email cho chúng tôi. ( Địa chỉ email yêu cầu chứng chỉ: support@idk2.co.kr )
Đây là cách chúng ta học 📚
💾 Kiểm tra những gì bạn cần học.
Chúng tôi cung cấp tài liệu bài giảng kèm theo bài giảng. Chúng tôi khuyến khích bạn vừa nghe vừa xem tài liệu.
Chỉ cần mang theo niềm đam mê học dữ liệu của bạn :D
Giới thiệu người hướng dẫn 👏
Tổng giám đốc điều hành hiện tại của IDK Squared Co., Ltd.
Cựu Giám đốc CNTT tại Samsung SDS / Yahoo Korea / UBS Securities / Citi Securities (2003-2012)
Kinh nghiệm trong đào tạo dữ liệu cho doanh nghiệp và cá nhân
Lịch sử chi tiết
2016, Samsung Electronics, Phân tích Nhân sự (Con người), Quản lý Nhân sự/Chuyên viên phân tích dữ liệu
2016, Samsung SDS & Viện nghiên cứu kinh tế Samsung, Phân tích dữ liệu
2016, Tập đoàn Hanwha, Phân tích nguồn nhân lực, Trưởng phòng nhân sự & CNTT của Tập đoàn
2016, Kakao, Học máy và Phân tích dữ liệu, Nhân viên phòng ban thực địa
2017, McDonald's, Phân tích dữ liệu, Tất cả nhân viên
2017, Quản lý nguồn nhân lực toàn cầu, Phân tích nguồn nhân lực, Quản lý nguồn nhân lực
2017, Viện Đào tạo Nguồn nhân lực Kinh tế Trung ương, Phân tích Nguồn nhân lực, Quản lý Nguồn nhân lực
2017, do Hiệp hội Quản lý Nguồn nhân lực Hàn Quốc, Cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư và HR, Quản lý Nguồn nhân lực tổ chức
2017, Tập đoàn SK (Trung tâm đào tạo Tập đoàn), Phân tích nguồn nhân lực, Trưởng phòng nhân sự Tập đoàn
2017, Oracle, Học máy và Phân tích nâng cao, Toàn bộ nhân viên (Tập trung vào Bán hàng và Tiếp thị)
2017, SK Hynix, Phân tích văn bản, Phòng CNTT
2017, Viện Đào tạo Nhân lực Kinh tế Trung ương, Trường Khoa học Nhân lực, Quản lý Nhân sự
2017, PoscoICT, Kiến thức dữ liệu (Phân tích dữ liệu), Tất cả nhân viên
2017, SKT, Trại huấn luyện kiến thức dữ liệu, Khóa học chung toàn công ty
2018, Công ty ô tô Hyundai, Phân tích nhân sự (Con người), Quản lý nhân sự/Chuyên gia phân tích dữ liệu
2018, Amorepacific, Phân tích Nhân sự (Con người), Quản lý Nhân sự
2018, Đường 11/Hunet, v.v., Kiến thức dữ liệu, Lĩnh vực (người lập kế hoạch, nhà thiết kế, nhà phát triển, v.v.)
2018, Hiệp hội Quản lý Nguồn nhân lực Hàn Quốc/Tập đoàn Hanla, Phân tích Con người, Nhân sự
2018, Diễn đàn Nhân sự của Tập đoàn Hyundai Motor, Phân tích Nhân sự, Nhân sự của Tập đoàn
2019, SK Innovation, Kiến thức dữ liệu, Khóa học toàn công ty
2019, Trường DBR Gwanghwamun, Phân tích con người, Quản lý nhân sự
2019, ADT Caps, Trường dữ liệu, Lựa chọn lĩnh vực
2019, GS Shop, Đào tạo sử dụng dữ liệu, Nhân viên phòng ban thực địa
Diễn đàn Nhân tài Toàn cầu 2020: Tương lai của Quản lý Nguồn nhân lực Dữ liệu lớn
2021, Tập đoàn Lotte, Đào tạo sử dụng dữ liệu, Quản lý nhân sự
2021, Lotte Information & Communication, Đào tạo sử dụng dữ liệu cho nhân viên mới, Tất cả nhân viên mới
2022, Trại huấn luyện Data Hero lần thứ nhất, mở cho mọi ngành nghề
Trại huấn luyện Data Hero Camp 2022, Khóa 2, Chuyên gia tiếp thị
Trại huấn luyện Data Hero Camp 2022, Khóa 3, Chuyên gia Nhân sự
Hỏi & Đáp 💬
H. Tôi không có kiến thức cơ bản về thống kê hoặc lập trình thì có sao không?
Vâng, không sao cả. Vì bài học này chủ yếu đề cập đến lý thuyết nên nó giúp bạn hiểu rõ hơn. Tuy nhiên, vì các ví dụ sử dụng R, nên việc có một chút kiến thức về chủ đề này sẽ giúp bạn dễ hiểu hơn!
H. Tôi nghe nói có một cộng đồng nơi tổng hợp các video liên quan. Tôi có thể tham gia bằng cách nào?
Cộng đồng 'Data Hero' cung cấp nhiều nội dung học tập về dữ liệu và nhiều người đã giao tiếp qua Slack. Nếu bạn quan tâm, hãy xem liên kết bên dưới để biết phần giới thiệu chi tiết hơn về cộng đồng.😎