Diplôme en Machine Learning avec studio R
Découvrez la Régression linéaire & Logistique, la décision Trees & SVM en programmation R avec ce cours Machine Learning en R.
Description
This free online course Diploma in Machine Learning with R studio explique comment les techniques d'apprentissage automatique (ML) peuvent être utilisées pour résoudre des problèmes métier. Le cours commence par expliquer les bases des statistiques, de l'apprentissage automatique et du langage de programmation R. Cela vous aidera à configurer votre système et à fournir les prérequis pour la génération de modèles d'apprentissage automatique. Ensuite, vous allez découvrir les fonctions principales de l'apprentissage automatique et les différents termes associés à l'apprentissage automatique.
Ensuite, vous allez apprendre la régression linéaire, qui est le modèle d'apprentissage automatique le plus populaire. Vous apprendrez comment préparer des données pour l'analyse et comment effectuer une analyse univariée et une analyse bi-dimensionnelle pour analyser la qualité des données disponibles. Une fois les données prêtes, vous apprendrez à générer une régression linéaire simple et plusieurs modèles de régression linéaire. Vous serez également introduit dans d'autres modèles de régression avancés, tels que la régression Lasso et Ridge.
Les trois derniers modules du cours se concentreront sur des modèles avancés d'apprentissage automatique, y compris des modèles de classification tels que la régression logistique, KNN et LDA. Vous allez également découvrir les arbres de décision et un type spécialisé de modèle ML appelé Support Vector Machines. À la fin de ce cours, vous devriez avoir une compréhension approfondie de l'utilisation de Machine Learning pour créer des modèles prédictifs et résoudre les problèmes métier. Alors, pourquoi attendre? Démarrez le cours aujourd'hui et créez votre confiance dans la création de modèles ML à l'aide de R Studio dans quelques heures !
Start Course NowModules
Introduction à la machine Learning with R studio
Configuration de R Studio et de R Crash
Principes de base des statistiques
Introduction à l'apprentissage automatique
Prétraitement et préparation des données
Modèle de régression linéaire
Modèles de régression autres que les MCO
Préparation des données
Les trois modèles de classification
Régression logistique
Analyse discriminante linéaire
K-Nearest Neighbors
Comparaison des résultats de 3 modèles
Diplôme en apprentissage machine avec R Studio-Première évaluation
Arbres de décision simples
Arborescence de classification simple
Techniques d'ensemble
Concept
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Discriminant maximum de marge
-
Discriminant de support de support
-
Prise en charge des machines vectoriaux
Création d'un modèle de machine de vecteur de support en R
Diplôme en apprentissage machine avec R Studio-Deuxième évaluation
V. Conclusion
Évaluation du cours
Learning Outcomes
Après avoir terminé ce cours, vous pourrez:
- Résoudre les problèmes de vie réelle à l'aide des techniques d'apprentissage automatique
- Calculer la relation entre les variables de prédicteur et d'outpur à l'aide de modèles d'apprentissage automatique tels que Régression linéaire, Régression logistique, LDA, etc.
- Classifier à l'aide de modèles avancés d'apprentissage de la machine, tels que les arbres de décision, XGBoost, la forêt aléatoire, les machines à vecteurs de support (SVM), etc.
- Evaluer et implémenter des opérations statistiques de base en langage de programmation R
- Rappeler le processus ML standard de la connaissance de la collecte de données au prétraitement des données pour enfin créer et évaluer un modèle ML
Certification
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