Diploma en Mastering Machine Learning con R

¿Desea dominar el aprendizaje automático con R? Este curso introducirá sus principios fundamentales y cómo utilizar sus capacidades para hacer predicciones y decisiones empresariales basadas en el conjunto de datos de entrenamiento. Investigue la amplia variedad de aplicaciones que utilizan el aprendizaje automático en lugar de algoritmos convencionales para realizar las tareas deseadas. Este curso aclarará cómo ayuda a resolver problemas problemáticos demasiado complicados para escribir un programa para. Por lo tanto, en lugar de escribir estos programas a mano, aprende a recopilar ilustraciones que especifican la salida correcta para una entrada determinada. El algoritmo de aprendizaje automático utilizará estos ejemplos y producirá un programa que hará ese trabajo.

Empezaremos por introducirlo en los requisitos para que el aprendizaje automático funcione. El requisito previo esencial es que debe haber un patrón entre la entrada y la salida de los datos, y sólo puede descubrir este patrón si hay una cantidad considerable de datos. A continuación, examinará diferentes enfoques y los diferentes tipos de algoritmos bajo cada categoría. Por último, comprenda cómo funciona la detección de anomalías, que tiene que ver con la formación del sistema utilizando instancias normales para determinar si una nueva instancia es estándar cuando la encuentra. Esta capacidad es útil en la detección del fraude y en la captura de defectos de fabricación. ¿Cuál es el objetivo último del aprendizaje automático? El objetivo general es determinar la capacidad de un modelo para realizar bien los nuevos datos.

Descubra que el primer algoritmo que se enseña en el aprendizaje automático es generalmente la regresión lineal y por qué la regresión lineal sirve como una excelente introducción a cómo funciona. El análisis de datos es una habilidad crítica para tener como científico de datos porque le permite desarrollar una mejor comprensión de sus datos y le ayuda a llegar a conclusiones valiosas. Esta habilidad se enseña a continuación y es un paso crucial para tomar antes de aplicar cualquier aprendizaje automático. Permite saber con qué se trata, qué algoritmos utilizar y qué características utilizar para entrenar el modelo. Finalmente, usted estudiará la manipulación y visualización de datos, la gestión de valores atípicos, la regresión lineal en R y la regresión logística en R. Este curso interesará a los estudiantes y profesionales apasionados por la ciencia de los datos y el aprendizaje automático. ¡Por qué retraso! Regístrese hoy.