Machine Learning for Business and AI Systems

• 对机器学习概念和术语的基本理解
• 熟悉数据分析或处理数据集
• 对某种程式语言（例如Python）有一些接触会有所帮助，但不是必需的

目标受众

• Business分析师和数据专业人士
• 对AI采用感兴趣的决策者
• 探索机器学习在业务中应用的IT专业人士

Machine Learning 是一个强大的AI驱动工具，用于增强业务决策、自动化流程并生成数据驱动的洞察。

这是一个由讲师指导的培训（线上或线下），针对中级业务和技术专业人员，他们希望通过实际案例研究和实践工具应用机器学习技术来解决现实世界的业务挑战。

在本培训结束时，参与者将能够：

• 了解机器学习如何融入现代AI系统和业务策略。
• 识别适合不同业务问题的机器学习方法。
• 为机器学习任务预处理和转换业务数据。
• 应用核心机器学习技术，如分类、回归、聚类和时间序列预测。
• 在业务决策的背景下解释和评估机器学习模型。
• 通过案例研究获得实践经验，并将所学技术应用于实际场景。

课程形式

• 互动式讲座和讨论。
• 大量练习和实践。
• 在实时实验室环境中进行实践操作。

课程定制选项

• 如需为本课程定制培训，请联系我们安排。

Business 中的 Machine Learning 简介

• 机器学习作为人工智慧的核心组成部分
• 机器学习的类型：监督式、非监督式、强化学习、半监督式
• 商业应用中常见的机器学习算法
• 机器学习在人工智慧中的挑战、风险与潜在用途
• 过拟合与偏差-方差权衡

Machine Learning 技术与工作流程

• Machine Learning 生命周期：从问题到部署
• 分类、回归、聚类、异常检测
• 何时使用监督式与非监督式学习
• 理解强化学习在业务自动化中的应用
• 机器学习驱动决策的考量

数据预处理与特征工程

• 数据准备：加载、清理、转换
• 特征工程：编码、转换、创建
• 特征缩放：标准化、归一化
• 降维：主成分分析、变量选择
• 探索性数据分析与商业数据可视化

Business 应用案例研究

• 使用线性回归进行高级特征工程以提升预测效果
• 时间序列分析与销售量月度预测：季节调整、回归、指数平滑、ARIMA、神经网络
• 使用聚类与自组织映射进行细分分析
• 市场篮子分析与关联规则挖掘以获取零售洞察
• 使用逻辑回归、决策树、XGBoost、SVM 进行客户违约分类

总结与下一步