Inleiding tot Voorspellende AI Training Cursus

Inleiding

• Het definiëren van voorspellende AI
• Historische context en ontwikkeling van voorspellende analyse
• Basisbeginselen van machine learning en data mining

Gegevensverzameling en -voorverwerking

• Het verzamelen van relevante gegevens
• Het schoonmaken en voorbereiden van gegevens voor analyse
• Het begrijpen van gegevenstypen en -bronnen

Exploratory Data Analysis (EDA)

• Gegevens visualiseren voor inzichten
• Beschrijvende statistieken en gegevens samenvatting
• Patronen en relaties in gegevens identificeren

Statistisch Modelleren

• Basisbeginselen van statistische inferentie
• Regressieanalyse
• Classificatie modellen

Machine Learning Algorithms voor Voorspelling

• Overzicht van supervised learning algoritmen
• Besluitbomen en random forests
• Neural networks en basis van deep learning

Model Evaluatie en Selectie

• Begrijpen van model nauwkeurigheid en prestatiemetrieken
• Cross-validation technieken
• Overfitting en model afstemming

Praktische Toepassingen van Voorspellende AI

• Casusstudies in verschillende sectoren
• Ethische overwegingen bij voorspellend modelleren
• Beperkingen en uitdagingen van voorspellende AI

Praktische Oefening

• Werken met een dataset om een voorspellend model te creëren
• Het model toepassen om voorspellingen te doen
• De resultaten evalueren en interpreteren

Samenvoeging en Volgende Stappen