Business Neural Networks in R Studio

การตัดสินใจโดยอาศัยข้อมูลเป็นรากฐานสำคัญของการบริหารจัดการสมัยใหม่ แต่โลกอันซับซ้อนของ deep learning มักเข้าถึงได้ยากสำหรับผู้ที่ไม่มีพื้นฐานด้านเทคนิค หลักสูตรนี้จะเชื่อมช่องว่างนั้น โดยนำเสนอแนวทางที่ชัดเจนและมีเหตุผลในการทำความเข้าใจว่าโครงข่ายประสาทเทียม (artificial neural networks) สามารถนำมาใช้แก้ปัญหาทางธุรกิจในทางปฏิบัติได้อย่างไร คุณจะได้เปลี่ยนจากการทำความเข้าใจข้อมูลทั่วไปไปสู่การสร้างและอธิบายแบบจำลองการคาดการณ์ที่ซับซ้อน โดยมุ่งเน้นที่ตรรกะทางธุรกิจมากกว่าคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อน คุณจะได้รับความมั่นใจในการนำเทคนิค deep learning ไปใช้กับการพยากรณ์ การจำแนกประเภท และการวิเคราะห์เชิงกลยุทธ์ สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้: - ทำความเข้าใจคำศัพท์หลักและส่วนประกอบโครงสร้างของโครงข่ายประสาทเทียม - นำแนวคิด gradient descent และ propagation มาใช้เพื่อปรับปรุงความแม่นยำของแบบจำลองสำหรับ KPI ทางธุรกิจ - กำหนดค่าแบบจำลองการคาดการณ์ใน R โดยใช้ไลบรารีมาตรฐานอุตสาหกรรม เช่น Keras และ TensorFlow - ฝึกฝนเทคนิคการประมวลผลข้อมูลเบื้องต้นและการปรับขนาดคุณลักษณะที่จำเป็นสำหรับการฝึกแบบจำลองที่เสถียร - ตีความผลลัพธ์ของแบบจำลองที่ซับซ้อนให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่ชัดเจนและนำไปปฏิบัติได้สำหรับผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย - ประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลองโดยใช้เมตริกการตรวจสอบความถูกต้องที่ทันสมัยเพื่อให้มั่นใจในความน่าเชื่อถือทางธุรกิจ หลักสูตรเริ่มต้นด้วยคำจำกัดความพื้นฐานและกลไกทางทฤษฎีว่าเครื่องจักรเรียนรู้อย่างไร ตามด้วยคำแนะนำทีละขั้นตอนเกี่ยวกับขั้นตอนการทำงานของการสร้างและปรับปรุงโครงข่ายประสาทเทียมภายในสภาพแวดล้อม R หลักสูตรนี้ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับผู้จัดการธุรกิจ นักวิเคราะห์ และผู้เริ่มต้นที่ต้องการใช้ประโยชน์จากพลังของ deep learning โดยไม่ต้องมีพื้นฐานการเขียนโปรแกรมหรือคณิตศาสตร์ที่หนักหน่วง เริ่มสร้างแบบจำลองการคาดการณ์เพื่อขับเคลื่อนผลลัพธ์ทางธุรกิจที่ดีขึ้นได้แล้ววันนี้