機械學習是人工智能的一個分支。 它能讓電腦利用訓練數據進行自我學習, 隨著時間的推進而不斷改良, 並不需要編寫程式。 機械學習有各式各類的演算法, 透過這些演算法再配合自己的數據, 便能夠建立一個適合自己使用的機械學習模型。 有了模型後,便能夠將新數據輸入以判斷結果為何, 作出趨勢分析或者數據判斷。 本課程利用 Python 程式語言 及 Scikit-Learn 機械學習程式庫, 學習基本的機械學習理論。 利用數據訓練模型, 以及利用模型預測結果,最後將模型利用 Streamlit 放到網上供人們使用。 學習課程後,能使到自己的資料分析能力更上一層樓。
機械學習是人工智能的一個分支。 它能讓電腦利用訓練數據進行自我學習, 隨著時間的推進而不斷改良, 並不需要編寫程式。 機械學習有各式各類的演算法, 透過這些演算法再配合自己的數據, 便能夠建立一個適合自己使用的機械學習模型。 有了模型後,便能夠將新數據輸入以判斷結果為何, 作出趨勢分析或者數據判斷。 本課程利用 Python 程式語言 及 Scikit-Learn 機械學習程式庫, 學習基本的機械學習理論。 利用數據訓練模型, 以及利用模型預測結果,最後將模型利用 Streamlit 放到網上供人們使用。 學習課程後,能使到自己的資料分析能力更上一層樓。
機器學習讓我們能判斷趨勢,預測未來
透過實作掌握企業工作所需的核心技能。
了解機械學習的觀念以及應用範疇
如何將資料整合及重塑致演算法使用
了解不同種類的演算法及其應用
監督式機械學習 - 回歸算法
監督式機械學習 - 分類算法
無人監督式機械學習 - 聚類算法
資料模型的篩選
預測數值並評估其準確性
Dannis 擁有逾 20 年專業 IT 培訓經驗,長期為企業、政府部門、銀行、大專院校及專業機構設計和教授 度身訂造課程。教學範圍由 Microsoft 365、Copilot、Power Platform、Power BI、Python 及數據分析, 延伸至 AI Agent、n8n 工作流程自動化、Google Gemini、Web/Apps 開發、雲端、資料庫及網絡系統。 他擅長把複雜技術拆解成清晰步驟,並以真實工作場景示範如何把 AI 工具安全而有效地應用於日常業務。
導師曾教授以下客戶 - 辦公室軟件或者相關課程
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