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

Description

Este curso le proporciona un conocimiento profundo y comprensión de las Máquinas Vector de Soporte (SVM), dando los algoritmos necesarios para el aprendizaje automático y haciendo predicciones potentes y muy precisas basadas en los datos disponibles. Esta precisión de predicciones depende de la eficacia de los modelos SVM, que se crea y se ajusta a la perfección cercana. En este curso, aprenderá a crear modelos de SVM y a determinar dónde y cómo se pueden implementar los modelos. Para seguir este curso, deberá instalar R y RStudio en su ordenador. El método de instalación de la instalación del programa se demuestra al principio del curso y se le guiará a través de este proceso. También se le dará un curso de choque en R y Rstudio, que le familiarizará con comandos R, paquetes, métodos de entrada de datos y la creación de diagramas de barras e histogramas.

Una vez que esté equipado con su RStudio, se le dará una introducción básica al aprendizaje automático y los pasos en la construcción de modelos de aprendizaje automático. Esta directriz le ayudará a entender la relación entre el aprendizaje automático y el SVM. Usted comenzará 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, el clasificador de vectores de soporte, a máquinas vectoriales de soporte basadas en kernel. Los vídeos que se presentan en este curso le orientarán a través de los pasos de la elaboración de datos y el preproceso, cargando los datos en el entorno R, definiendo el modelo de clasificación de SVM y formando el modelo de los datos. Una vez que haya construido un modelo básico de SVM con un núcleo lineal, aprenderá a ajustar el hiperparámetro para obtener mejores resultados. A continuación, creará modelos avanzados de SVM con núcleos polinómicos y radiales y su ajuste de hiperparámetros. También aprenderá a 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 la inteligencia. Soporte de máquinas Vector es el algoritmo más preferido para el aprendizaje automático debido a su simplicidad, precisión y facilidad de uso en las tareas de regresión y clasificación. Por lo tanto, todos los expertos en aprendizaje automático deben tener SVM en sus arsenales. SVM también es valioso para investigaciones científicas, forenses y diagnóstico de enfermedades. Este curso formará una piedra de paso sólida en su carrera si usted está buscando para seguir una carrera en el análisis de datos, minería de datos, o aprendizaje automático. Por otro lado, si eres un profesional que busca usar machine learning en negocios del mundo real o problemas de ciencia, este curso también es para ti. Por lo tanto, no espere más. ¡Salte a este curso de inmediato y conviértete en un experto en modelos de aprendizaje automático en RStudio!