課程描述：

機器學習是現代數據分析的關鍵技術，能幫助企業與個人從數據中獲取洞察。本課程適合對機器學習有興趣的學習者，從基礎概念到實作應用，帶您掌握核心技術。 本課程涵蓋監督式學習 (Supervised Learning) 與非監督式學習 (Unsupervised Learning)，讓您理解如何透過不同的機器學習方法分析數據並做出決策。

學習目標：

• 瞭解機器學習運用方向、模型概念
• 處理監督式的問題，並建立模型解決
• 處理非監督式的問題，並建立模型解決
• 驗證與評估模型

適合對象：

品管/品保、製程、研發、產品開發

適合所有想要自我提升、了解機器學習的人

課程內容：

• 機器學習概述
  1. 瞭解機器學習
  2. 瞭解模型驗證方式


• 監督式學習:分類
  1. 判別分析(Discriminant Analysis)
  2. 分類和迴歸樹-分類(CART-Classification)


• 監督式學習：迴歸
  1. 分類和迴歸樹-迴歸(CART-Regression)


• 非監督式學習
  1. 觀察值分群(Cluster Observations)
  2. 變量分群(Cluster Variables)

課程長度：1 天

建議先修課程：Minitab 精要

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