機器學習與大數據

  1. 單元一：機器學習與大數據概述
    • 什麼是機器學習？
    • 什麼是大數據？
    • 機器學習與大數據的關係
    • 機器學習與大數據的應用
  2. 單元二：數據處理與分析
    • 數據清洗
    • 數據轉換
    • 數據探索
    • 特徵工程
  3. 單元三：監督式學習
    • 線性迴歸
    • 羅吉斯迴歸
    • 決策樹
    • 隨機森林
    • 支援向量機
  4. 單元四：非監督式學習
    • 群集
    • 降維
    • 關聯規則學習
  5. 單元五：深度學習與神經網絡
    • 人工神經網絡基礎
    • 卷積神經網絡
    • 循環神經網絡
    • 深度學習在大數據中的應用
  6. 單元六：評估機器學習模型
    • 混淆矩陣
    • ROC曲線
    • 過擬合與欠擬合
    • 交叉驗證
  7. 單元七：大數據工具與技術
    • Hadoop介紹
    • Spark介紹
    • NoSQL數據庫
    • 雲端運算在大數據中的應用
  8. 單元八：實際案例與未來趨勢
    • 機器學習與大數據實際應用案例分析
    • 機器學習與大數據的挑戰
    • 機器學習與大數據的未來趨勢