SVM para principiantes: Soporte de máquinas de vectores en R Studio

Este curso le proporciona un conocimiento profundo y comprensión de las máquinas vectoriales de soporte (SVM), desempacando los algoritmos necesarios para utilizar el aprendizaje automático para hacer predicciones muy precisas basadas en los datos disponibles. Esta precisión de las predicciones depende de la eficacia de los modelos de SVM, que se crea y se ajusta a la casi perfección. Demostramos cómo crear modelos SVM y determinar dónde y cómo se pueden implementar los modelos. Para seguir este curso, debes instalar R y RStudio en tu ordenador y te mostramos cómo. A continuación, le llevamos a través de un curso de choque en R y Rstudio, que le familiariza con comandos R, paquetes, métodos de entrada de datos y la creación de diagramas de barras e histogramas.

Una vez que esté equipado con RStudio, recibirá una introducción básica al aprendizaje automático y los pasos empleados en la creación de dichos modelos. Esto le ayudará a entender la relación entre el aprendizaje automático y el SVM. A continuación, comenzamos su viaje de construcción de modelos de SVM con el concepto de "hiperplanos" y "clasificador de margen máximo". Las limitaciones de este clasificador le llevarán, a través de otro tipo de clasificador llamado el "clasificador de vectores de soporte", a máquinas vectoriales de soporte basadas en kernel. Este curso le guía a través de los pasos de los datos-ordenar y preprocesar, cargar los datos en el entorno R, definir el modelo de clasificación de SVM y entrenar el modelo de los datos. Una vez que haya construido un modelo básico de SVM con un núcleo lineal, puede ajustar el hiperparámetro para mejorar los resultados o construir modelos SVM avanzados con núcleos polinómicos y radiales. También explicamos cómo crear modelos de regresión basados en SVM en R.

¿La idea de aprendizaje automático es fascinante para usted? ¿Usted encuentra intrigante la noción de construcción de modelos analíticos como un método de análisis de datos? Descubra cómo el aprendizaje automático se ha convertido en una herramienta esencial en la analítica de negocio y en la inteligencia con este curso. Las máquinas vectoriales de soporte son el algoritmo más preferido para el aprendizaje automático debido a su simplicidad, precisión y usabilidad en las tareas de regresión y clasificación. Por lo tanto, todos los aspirantes a expertos en aprendizaje automático deben tener SVM en sus arsenales, ya que ayuda a las investigaciones científicas, los forenses y el diagnóstico de la enfermedad. Este curso proporciona una piedra de paso sólida en su carrera si usted está buscando para buscar análisis de datos, minería de datos o aprendizaje automático. También podemos ayudar a cualquier profesional que desee utilizar este tipo de aprendizaje en problemas empresariales o científicos del mundo real.