Python實作進階課程
一、課程緣起:
現代化的企業經常面臨各種營運的挑戰, 例如信用卡發卡銀行面臨偽卡盜刷的問題, 企業面臨客戶流失的問題, 公司執行關鍵任務的伺服器面臨惡意攻擊與駭客入侵的問題, 甚至社會面臨恐怖攻擊, 人們面臨恐怖情人等等問題...
都會造成企業和社會有形和無形的成本的損失. 學習如何利用最先進的機器學習技術建立異常偵測系統不但能夠協助企業解決各種影響企業營運的挑戰, 同時也支援以自動化執行的方式有效降低執行的成本, 是值得有異常資料偵測需求的企業探討的重要課題.
二、課程目標:
利用機器學習的先進科技分析資料,以發現異常資料並提早進行防範與處理,建立具自動化辨識異常資料的系統,降低營運成本,強化企業獲利。
三、課程特色:
本課程由淺入深,讓學員了解實作機器學習的基本步驟、輔以多種領域異常偵測案例研究, 培養對資料異常的偵測能力,提早發現異常, 支援企業實作自動化品管, 強化系統安全性, 防範系統異常,降低企業營業損失, 提升客戶的滿意度。本課程的規畫以實作異常偵錯個案做學教學案例,
以建立適用於企業的實用系統。
四、適合對象:
需要偵測各種異常資料的企業或個人
需要提升客戶滿意度和產品品質的企業或個人
五、先備知識 :
Python程式語言基礎。
六、上課時間:
9:00-16:30,6天共42小時。
七、課程大綱:
認識Scikit-Learn套件
認識Scikit-Learn套件支援資料處理的功能
準備訓練和測試資料
特徵工程
分析客戶流失機率
實作客戶族群分隔
分析廣告投放效益
認識異常偵測(Anomaly Detection)
異常偵測實作體驗
異常偵測案例研究
深度學習與異常偵測
使用Keras套件實作異常偵測
使用TensorFlow套件實作異常偵測
講師介紹
資策會專任資深講師 王講師技術專長: |

