Vous souhaitez maîtriser l'apprentissage automatique avec R ? Ce cours présentera ses principes fondamentaux et la manière d'utiliser ses capacités pour faire des prévisions et prendre des décisions commerciales sur la base de l'ensemble de données de formation. Étudiez la grande variété d'applications en utilisant l'apprentissage automatique au lieu d'algorithmes classiques pour effectuer les tâches souhaitées. Ce cours expliquera comment il permet de résoudre des problèmes gênants et trop compliqués pour lesquels il est difficile d'écrire un programme. Ainsi, au lieu d'écrire ces programmes à la main, apprenez à collecter des illustrations qui spécifient la sortie correcte pour une entrée donnée. L'algorithme d'apprentissage automatique utilisera ces exemples et produira un programme qui fera ce travail.

Nous allons commencer par vous présenter les conditions requises pour que l'apprentissage automatique fonctionne. La condition préalable essentielle est qu'il doit exister un modèle entre l'entrée et la sortie des données, et vous ne pouvez découvrir ce modèle que s'il existe une quantité importante de données. Ensuite, vous examinerez différentes approches et les différents types d'algorithmes dans chaque catégorie. Enfin, comprenez comment fonctionne la détection des anomalies, qui consiste à entraîner le système à l'aide d'instances normales pour déterminer si une nouvelle instance est standard lorsqu'il la rencontre. Cette fonctionnalité est utile pour détecter les fraudes et détecter les défauts de fabrication. Quel est l'objectif ultime de l'apprentissage automatique ? L'objectif général est de déterminer la capacité d'un modèle à bien fonctionner sur de nouvelles données.

Découvrez que le premier algorithme enseigné dans le domaine de l'apprentissage automatique est généralement la régression linéaire et pourquoi la régression linéaire constitue une excellente introduction à son fonctionnement. L'analyse des données est une compétence essentielle pour un data scientist, car elle vous permet de mieux comprendre vos données et de tirer des conclusions utiles. Cette compétence est enseignée ensuite et constitue une étape cruciale à franchir avant d'appliquer tout apprentissage automatique. Il vous permet de savoir à quoi vous avez affaire, quels algorithmes utiliser et quelles fonctionnalités utiliser pour entraîner le modèle. Enfin, vous étudierez la manipulation et la visualisation des données, la gestion des valeurs aberrantes, la régression linéaire dans R et la régression logistique dans R. Ce cours intéressera les étudiants et les professionnels passionnés par la science des données et l'apprentissage automatique. Pourquoi tarder ! Inscrivez-vous dès aujourd'hui. Ce cours n'a pas été mis à jour avec l'utilisation de modèles d'IA générative, tels que ChatGPT