Diplôme en mastering Machine Learning with R

Voulez-vous maîtriser l'apprentissage automatique avec R? Ce cours présentera ses principes fondamentaux et la façon d'utiliser ses capacités pour faire des prévisions et prendre des décisions d'affaires en se basant sur le jeu de données de formation. Examinez la grande variété d'applications à l'aide de l'apprentissage automatique au lieu des algorithmes classiques pour effectuer les tâches souhaitées. Ce cours précisera comment il aide à résoudre des problèmes gênantes trop compliqués pour écrire un programme pour. Par conséquent, au lieu d'écrire ces programmes à la main, apprenons à collecter des illustrations qui indiquent le bon 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 exigences de l'apprentissage automatique au travail. La condition préalable essentielle est qu'il y ait un schéma 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, comprendre comment fonctionne la détection des anomalies, ce qui a à voir avec la formation du système à l'aide d'instances normales pour déterminer si une nouvelle instance est standard lorsqu'elle la rencontre. Cette capacité est utile pour la détection des fraudes et pour 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 effectuer de bonnes performances sur les nouvelles données.

Découvrez que le premier algorithme enseigné dans l'apprentissage automatique est généralement une régression linéaire et pourquoi la régression linéaire est une excellente introduction à son fonctionnement. L'analyse des données est une compétence critique à posséder en tant que scientifique de données, car elle vous permet de mieux comprendre vos données et vous aide à tirer des conclusions utiles. Cette compétence est enseignée ensuite et est une étape cruciale à franchir avant d'appliquer un apprentissage automatique. Il vous permet de savoir ce dont vous avez affaire, les algorithmes à utiliser et les fonctionnalités à utiliser pour former le modèle. Enfin, vous étudierez la manipulation et la visualisation des données, la gestion des valeurs aberrantes, la régression linéaire en R et la régression logistique dans R. Ce cours intéressera les étudiants et les professionnels passionnés à la science des données et à l'apprentissage automatique. Pourquoi retarder ! Inscrivez-vous dès aujourd'hui.