预测分析模块的上下文是在复杂，互连的数据驱动环境中进行管理。
预测或预测是一种基本的业务技能。从运营，金融到营销和企业家精神，未来的预测都用于所有业务领域。预测分析是关于使用数据来预测不确定数量和事件。
预测分析向学生介绍了跨越应用人工智能，机器学习和数据科学的预测方法背后的主要思想。
预测分析课程的目的是：发展和理解数据在建模过程中的作用。
要对机器学习的使用方式进行严格的了解，以支持管理和强大的基于数据的推理和计算思维技能。
要了解机器学习系统的主要组成部分：功能家族，目标功能，优化器，正规器和培训测试安全带的选择。
向学生介绍现代机器学习技术，包括深度学习，生成的预训练的变压器模型和及时的工程。
课程的第一部分重点是从头到尾的传统数据科学过程，我们介绍了四个主要的机器学习任务：
回归 分类 聚类 分解
将要审查的主要算法包括：拉索和岭回归，逻辑回归，分类和回归树，k均值，高斯人的混合物和主要成分分析。引入的主要优化算法包括梯度下降，分层贪婪优化和期望最大化。我们还研究了如何使用集合方法将模型组合在一起，例如增强和堆叠。
该课程的第二部分重点是代表学习的现代进步，包括神经网络和深度学习。我们将介绍浅层和深网模型的概念，然后查看几个不同的专业体系结构，包括：
卷积神经网络（图像）
变形金刚（用于文本）
复发性神经网络（用于时间）
自动编码器
本侧重点建立在MSIN0096业务分析的统计基础和MSIN0143为业务分析（包括线性代数和使用Python编程语言）的统计基础上介绍的想法和工具。引入的新编程模块包括Scikit-Learn，Tensorflow，Pytorch和XGBoost。它还包括访问各种最先进的API ML服务。
DR.D留学生辅导机构作为一家专注于留学生学业发展的领先机构，我们引以为傲地推出了专业的伦敦大学学院预测分析课程辅导服务。我们的课程涵盖了伦敦大学学院工商管理专业的核心模块和选修课程，旨在帮助学生全面掌握所需的专业知识和技能，为未来职业生涯的成功打下坚实基础。
专业导师团队： 我们拥有经验丰富的导师团队，精通伦敦大学学院工商管理专业，能够为学生提供个性化的辅导和指导。
系统化教学： 我们的课程内容经过精心设计，结合了理论知识和实践案例，确保学生在学习过程中获得全面的知识体系。
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