Diplôme en Machine Learning with R studio | Cours en ligne gratuit | Alison
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Diplôme en Machine Learning avec studio R

Découvrez la Régression linéaire et logistique, les arbres de décision, XGBoost & SVM dans la programmation R avec ce cours en ligne gratuit.

Science des données
Gratuit
Ce cours gratuit d'apprentissage en ligne peut vous aider à lancer une carrière florissante dans le domaine de Data Science & Machine Learning. Ce cours couvre les modèles de base ML tels que Linear & Logistic régression et les modèles avancés tels que Decision trees, SVM, XGBOOST, Forests etc. À la fin de ce cours, vous serez en mesure de construire avec confiance des modèles d'apprentissage automatique pour résoudre des problèmes métier et créer une stratégie métier.

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Résultats

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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 !

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Modules

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

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 de sortie à l'aide de modèles d'apprentissage automatique tels que Régression linéaire, Régression logistique, LDA, etc.
  • Classer à l'aide de modèles d'apprentissage automatique tels que Decision trees, XGBoost, Random Forest, Support Vector Machines (SVM), etc.
  • Evaluer et implémenter les opérations statistiques de base en langage de programmation R
  • Rappeler le processus ML standard de Connaissance de la collecte de données dans le prétraitement des données pour finalement créer et évaluer un modèle ML

Certification

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