Opis kursu
Szkolenie przeznaczone jest dla analityków, dla których klasyczne, regresyjne techniki predykcyjne przestają być wystarczające. Dla każdego analityka może być kuszące budowanie modeli w oparciu o drzewa decyzyjne, gdzie wiele założeń nie ma tak sztywnego charakteru, a do tego automatycznie uwzględniają one interakcje pomiędzy wartościami różnych zmiennych. Ale czy modele predykcyjne na nich zbudowane są tak samo stabilne w czasie? Czy takim wynikom można ufać? A jeżeli już się zdecydujemy na ich wykorzystanie, to kiedy wybrać drzewa oparte o statystyki Chi-kwadrat, a kiedy o kryterium informacyjne? A może lepiej zrezygnować z drzew na rzecz sieci neuronowych? ST 3a jest kursem zaawansowanym, przeznaczonym dla dociekliwych praktyków, którzy chcą wykorzystywać techniki predykcyjne w biznesie, administracji lub badaniach naukowych.
Czas trwania
- Szkolenie trwa 16 godzin lekcyjnych (2 dni po 8 godzin)
Program zajęć
- Drzewa decyzyjne – wprowadzenie,
- Interpretacja wyników drzewa,
- Zasady budowy drzew klasyfikacyjnych CHAID,
- Zasady budowy drzew klasyfikacyjnych CRT,
- Wykorzystanie drzew klasyfikacyjnych do przewidywania,
- Zaawansowane zagadnienia budowy drzew klasyfikacyjnych,
- Zasady budowy drzew regresyjnych CRT,
- Sieci neuronowe – wprowadzenie,
- Interpretacja wyników i ocena skuteczności sieci do danych,
- Zasady budowy sieci typu wielowarstwowy perceptron,
- Wielowarstwowy perceptron a sieci RBF – podobieństwa i różnice,
- Porównanie skuteczności klasyfikacji z wykorzystaniem drzew klasyfikacyjnych i sieci neuronowych.
Szkolenia na zamówienie
Szkolenie może zostać zrealizowane także na indywidualnie zamówienie – zdalnie lub w siedzibie Klienta.
Jego program może zostać dostosowany do indywidualnych potrzeb.
Polecane kursy uzupełniające
Dla zainteresowanych technikami prognozowania zjawisk w czasie: ST 3b. Analiza szeregów czasowych i prognozowanie
Informacje dodatkowe
Profil uczestnika
Uczestnikami szkolenia mogą być osoby zajmujące się analizą danych, posiadające umiejętności w zakresie klasycznych technik statystycznych.
Wykorzystane oprogramowanie
PS IMAGO PRO / IBM SPSS Statistics
Umiejętności zdobywane podczas kursu
- Przygotowanie danych na potrzeby konkretnych technik analitycznych,
- Zapoznanie z procesem konstruowania modeli z wykorzystaniem takich technik, jak sieci neuronowe i drzewa decyzyjne,
- Prawidłowe wnioskowanie na podstawie uzyskanych wyników,
- Przewidywanie wartości zmiennej zależnej na podstawie zestawu predyktorów,
- Ocena skuteczności modeli predykcyjnych.
