Introduksjon til Prediktiv AI Treningskurs

Introduksjon

• Definere Prediktiv AI
• Historisk kontekst og utvikling av prediktiv analyse
• Grunnleggende prinsipper for maskinlæring og datamining

Innsamling og Forbehandling av Data

• Samle relevante data
• Rense og forberede data for analyse
• Forstå datatyper og kilder

Eksplorativ Dataanalyse (EDA)

• Visualisere data for innsikt
• Beskrivende statistikk og datasammendrag
• Identifisere mønstre og forhold i data

Statistisk Modellering

• Grunnleggende statistisk inferens
• Regressjonsanalyse
• Klassifikasjonsmodeller

Maskinlæringsalgoritmer for Prediksjon

• Oversikt over overvåket maskinlæring
• Beslutningstrær og tilfeldige skoger
• Nervever og grunnleggende dypelæring

Modellvurdering og -valg

• Forstå modellnøyaktighet og ytelsesmål
• Korsvalideringsteknikker
• Overfitting og modelljustering

Praktiske Applikasjoner av Prediktiv AI

• Casestudier i ulike bransjer
• Etiske overveielser i prediktiv modellering
• Begrensninger og utfordringer ved Prediktiv AI

Praktisk Prosjekt

• Arbeide med et datasett for å lage en prediktiv modell
• Bruke modellen til å gjøre prediksjoner
• Vurdere og tolke resultatene

Oppsummering og Neste Skritt