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.
Start Course Now What You Will Learn In This Free Course
View All Learning Outcomes View Less All Alison courses are free to enrol study and complete. To successfully complete this course and become an Alison Graduate, you need to achieve 80% or higher in each course assessment. Once you have completed this course, you have the option to acquire an official Diploma, which is a great way to share your achievement with the world.
Your Alison is:
- Ideal for sharing with potential employers
- Include it in your CV, professional social media profiles and job applications.
- An indication of your commitment to continuously learn, upskill & achieve high results.
- An incentive for you to continue empowering yourself through lifelong learning.
Alison offers 3 types of Diplomas for completed Diploma courses:
- Digital : a downloadable in PDF format immediately available to you when you complete your purchase.
- : a physical version of your officially branded and security-marked , posted to you with FREE shipping.
- Framed : a physical version of your officially branded and security marked in a stylish frame, posted to you with FREE shipping.
All are available to purchase through the Alison Shop. For more information on purchasing Alison , please visit our FAQs. If you decide not to purchase your Alison , you can still demonstrate your achievement by sharing your Learner Record or Learner Achievement Verification, both of which are accessible from your Dashboard. For more details on our pricing, please visit our Pricing Page