Praktyczne uczenie maszynowe z R dla początkujących

Dane są tak cenne, jak wnioski, które można z nich wyciągnąć, a uczenie maszynowe jest kluczem do odblokowania tej wartości. Ten kurs oparty na tekście wprowadza podstawowe zasady uczenia maszynowego za pomocą R, jednego z najpotężniejszych i najczęściej używanych języków do obliczeń statystycznych. Przejdziesz od zrozumienia podstawowych pojęć statystycznych do pisania czystego kodu R, który trenuje, ocenia i dostosowuje modele predykcyjne. Czytając szczegółowe wyjaśnienia i analizując uporządkowane fragmenty kodu, zyskasz pewność, że możesz zastosować uczenie maszynowe do rzeczywistych zestawów danych. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe koncepcje uczenia maszynowego, terminologię i różnice między uczeniem się nadzorowanym i nienadzorowanym. - Przygotuj i wyczyść surowe dane przy użyciu nowoczesnych praktyk tidyverse w R. - Buduj i trenuj modele predykcyjne, w tym regresję liniową, drzewa decyzyjne i algorytmy klasyfikacji. - Oceń wydajność modelu za pomocą nowoczesnych technik walidacji, takich jak walidacja krzyżowa. - Zastosuj współczesne ramy tidymodels, aby usprawnić przepływy pracy uczenia maszynowego. Kurs zaczyna się od podstawowych definicji i podstaw przygotowania danych, a następnie krok po kroku prowadzi przez szkolenie, dostrajanie i ocenę pierwszych modeli predykcyjnych. Będziesz rozwijać się poprzez zorganizowane lekcje tekstowe i praktyczne przykłady kodu zaprojektowane w celu systematycznego budowania umiejętności. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących naukowców, analityków i początkujący, którzy chcą jasnego, pierwszego wprowadzenia do uczenia maszynowego za pomocą R. Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie w uczeniu maszynowym, chociaż pomocna jest podstawowa znajomość składni R. Zacznij czytać już dziś, aby zbudować podstawy modelowania statystycznego i uczenia maszynowego.