应用机器学习于Python
教师: 林怡伶
2021/09/27~2021/12/27
6时数/6周次 (报名结束)

概要

机器学习技巧被广泛地运用在各种领域,包含:商业、金融、医疗等…甚至是犯罪治理,而数据分析更是信息时代人才必备技能;其中,业界最常用来实践此技术的语言则是Python,因此本课程选用此语言教授。
然而,本课程非Python语法课程,不会从头教起。建议同学先修完「商业AI系列磨课师」的Python课程再来修此门课,请先具备一定的程序能力或熟悉Python的语法。
本课程为应用导向,首先让同学理解何谓机器学习,再一步步带领同学从基本的数据分析流程步骤,到学会使用现今最热门、功能最强大的机器学习模型。由于时间有限,我们会让同学以图像化的方式理解其运作原理,但不会花篇幅解释背后的数学推导,如有兴趣者可以上网自修,也非常欢迎非信息、数理背景的同学来修课。
#商业AI 系列课程

课程目标

  • 課程涵蓋非常多商業範例,同學會對整個資料分析流程:從資料蒐集、視覺化探索、前處理、建立模型、解讀模型結果非常熟悉。
  • 提升Python的熟練度,學會Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib等套件。
  • 修完本課程,同學會對機器學習各大領域有完整的認識,並能依循課綱(學習地圖)進行自學深造。
  • 注重同學在討論板的互動,讓同學培養提問題的技巧。

授课教师

林怡伶 老師

教師簡介

林怡伶博士是政治大學資訊管理系副教授,曾於國立中山大學資訊管理系服務三年.她專攻文字探勘、訊息檢索和人機互動之相關研究。她曾在阿姆斯特丹自由大學實習,研究與各種文化遺產語料庫相關的議題。林博士曾獲得溫仕仁基金會頒發的服務科學青年傑出研究員獎,並數度獲得教學卓越獎。她是TAICHI(台灣計算機-人機交互研討會)的PC成員,也是JASISTJISEJEBHypertextCHIPACIS等多個期刊和會議的審稿人。

课程进度表

单元 1:导论

单元 2:监督式学习(经典)

单元 3:监督式学习(高端)

单元 4:非监督式学习

单元 5:衡量指针与非结构化数据处理

单元 6:商业应用范例

课程内容

教授数据分析的各种技巧,包含连续型和类别型等监督式与非监督式学习的14种模型、处理结构化与非结构化数据方法,带领同学分析顾客价值并实作网页爬虫和推荐系统,具体请参考课纲。

评分标准

平時測驗:佔總成績 50  %

    每單元都會有課後測驗,題型可能為是非題、選擇題與多選題,共23次。

   CH63個單元各佔4%,5-1 & 5-2 各佔 1%,其餘章節單元為2%

    目的在幫同學複習單元影片內容,因此可重複作答無限次。

平時作業:佔總成績 32 %

    每章節有10題左右的程式實作題,共6次。

   CH1~CH5每份作業各佔5%CH67%

    以選擇題或簡答題方式讓同學上傳對答案,可重複回答2次。

討論板發言:18%

    每章節至少發言1次,每章最多可得3分;若無發言,該章的3%無分。

發問者

回答者

具啟發/延伸性問題

1

2

簡單的問題

0.5

1

課程影片可找到解答的問題

0

0.5

行政性問題

0

0.5

通过标准


课程及格标准:60分满分:100分

先修科目或先备能力

具備基本寫程式能力或熟悉Python的語法。

建議同學先修完「商業AI系列磨課師」的Python課程。

建议参考书目

Introduction to Machine Learning with Python (Andreas C. Müller, Sarah Guido), Publisher(s): O'Reilly.

其它

本課程證書費用:250元

如何申請證書?

1.點選右上方的「小白人」。

2.點選「證書下載」。

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3.畫面即會轉到申請證書系統中,請點選「我要申請證書」。

4.點選「我要搜尋」開始申請證書。

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