機器學習專家

考試內容指南

資料來源（30%）

• 在 Model Studio 中建立專案
• 探索研究資料
• 修改資料
• 降低資料維度
• 使用 VARIABLE SELECTION 節點來識別重要變量

建立模型（50%）

• 描述監督式機器學習的關鍵術語和概念
• 使用決策樹和樹整合建立模型
• 使用神經網路建立模型
• 使用支援向量機建立模型
• 使用模型可解釋性工具來解釋黑盒子模型
• 整合外部撰寫的程式碼

模型評估與部署（20%）

• 解釋模型評估的原則
• 在 Model Studio 中評估和比較模型
• 部署模型