ಘಟಕಗಳು
1. ಅರ್ಥಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ: ಪಾತ್ರಗಳು, ಗಡಿಗಳು, ದೃಢೀಕರಣ ಮತ್ತು ಗೌಪ್ಯತೆ 2. ಡೇಟಾ ಶುಚಿಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ತಯಾರಿ: ಕಾಣೆಯಾದ ಡೇಟಾ, ಔಟ್‌ಲೈಯರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಕೋಡಿಂಗ್ 3. ಪರಿಶೋಧನಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯೀಕರಣ: ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯೊಂದಿಗೆ ಗ್ರಾಫಿಂಗ್ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ 4. ಲೀನಿಯರ್ ರಿಗ್ರೆಷನ್: ಮಾಡೆಲ್ ಬಿಲ್ಡಿಂಗ್, ಗುಣಾಂಕ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ ಮತ್ತು ಊಹೆಗಳು 5. ರಿಗ್ರೆಶನ್ ಡಯಾಗ್ನೋಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಉಲ್ಲಂಘನೆಗಳು: ಕೊಲಿನಿಯರಿಟಿ, ಹೆಟೆರೊಸೆಡೆಸ್ಟಿಸಿಟಿ, ಆಟೋಕೊರೆಲೇಶನ್ 6. ಕಲ್ಪನೆಯ ಪರೀಕ್ಷೆ ಮತ್ತು p-ಮೌಲ್ಯ: ಮಹತ್ವ, ಶಕ್ತಿ ಮತ್ತು ಬಹು ಹೋಲಿಕೆಗಳು 7. ಪಿ-ಹ್ಯಾಕಿಂಗ್, ಹಾರ್ಕಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಸಮಗ್ರತೆ: ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಯುಗದಲ್ಲಿ ಮೋಸಗಳು 8. ಸಮಯ ಸರಣಿ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ: ಸ್ಥಾಯಿತ್ವ, ARIMA ಮತ್ತು ಮುನ್ಸೂಚನೆ 9. ಕಾರಣ ಮತ್ತು ನೀತಿ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ: ಡಿಐಡಿ, IV, ಆರ್ಡಿಡಿ ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ 10. ಕೋಡ್ ಉತ್ಪಾದನೆ ಮತ್ತು ಪುನರುತ್ಪಾದನೆ: ಆರ್/ಪೈಥಾನ್, ಆವೃತ್ತಿ ಮತ್ತು ಪುನರುತ್ಪಾದನೆ 11. ವರದಿ ಬರವಣಿಗೆ, ಸಂವಹನ ಮತ್ತು ನೀತಿಶಾಸ್ತ್ರ: ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಗಡಿಗಳನ್ನು ಸಂವಹನ ಮಾಡುವುದು
ಘಟಕ 9 / 11

ಕಾರಣ ಮತ್ತು ನೀತಿ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ: ಡಿಐಡಿ, IV, ಆರ್ಡಿಡಿ ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ

ಲಾಭಗಳು:

  • ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಬೆಂಬಲದೊಂದಿಗೆ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧ ಮತ್ತು ಕಾರಣಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮತ್ತು ಡಿಫರೆನ್ಸ್-ಇನ್-ಡಿಫರೆನ್ಸ್ (ಡಿಐಡಿ), ಇನ್ಸ್ಟ್ರುಮೆಂಟಲ್ ವೇರಿಯಬಲ್ (IV), ರಿಗ್ರೆಶನ್ ಡಿಸ್ಕಾಂಟಿನ್ಯೂಟಿ (RDD) ನಂತಹ ವಿನ್ಯಾಸಗಳ ತರ್ಕವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು
  • ಪ್ರತಿ ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ಆಧರಿಸಿದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವ ಊಹೆಯನ್ನು ನೋಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ (ಸಮಾನಾಂತರ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳು, ಹೊರಗಿಡುವ ನಿರ್ಬಂಧ, ಸ್ಥಗಿತದಲ್ಲಿ ನಿರಂತರತೆ) ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷೆ/ರಕ್ಷಣಾ ಸಂಕೇತವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವಲ್ಲಿ AI ಪಾತ್ರ
  • ವೀಕ್ಷಣಾ ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ಅತಿಯಾದ ಸಾಂದರ್ಭಿಕ ಹಕ್ಕುಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಮತ್ತು ಗುರುತಿಸುವ ತಂತ್ರವನ್ನು ವಿಮರ್ಶಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ.
ಹಿಂದಿನ ಮುಂದೆ