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SVM for Beginners: Support Vector Machines dans R Studio

En savoir plus sur la création de Support Vector Machines dans RStudio for use in machine learning in this free online course.

Publisher: Start-Tech Academy
Ce cours en ligne gratuit vous enseigne tout ce que vous devez savoir sur Support Vector Machines (SVM) et leur rôle dans l'apprentissage automatique. Vous allez apprendre à créer des modèles SVM de classification et de régression à l'aide du programme R, dans l'environnement RStudio. Il s'agit notamment de modèles simples à avancés utilisant des noyaux linéaires et non linéaires. Pour une expérience d'apprentissage pratique, il est recommandé d'installer R et de suivre les tâches tout au long du cours.
SVM for Beginners: Support Vector Machines dans R Studio
  • Durée

    4-5 Heures
  • Students

    83
  • Accreditation

    CPD

Description

Modules

Résultats

Certification

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Description

Ce cours vous permet de connaître et de comprendre en profondeur les machines à vecteurs de support (SVM), en donnant les algorithmes nécessaires à l'apprentissage automatique et en faisant des prédictions puissantes et très précises basées sur les données disponibles. La précision de ces prédictions dépend des modèles SVM ’ efficacité, qui sont créés et accordés à la quasi-perfection. Dans ce cours, vous apprendrez à créer des modèles SVM et à déterminer où et comment les modèles peuvent être implémenté. Pour suivre ce cours, vous devrez installer R et RStudio sur votre ordinateur. La méthode d'installation de l'installation du programme est démontrée au début du cours et vous serez guidé dans ce processus. Vous serez également donné un cours de R & Rstudio, qui vous familiera avec les commandes de R, les paquets, les méthodes d'entrée de données et la création de placettes à barres et d'histogrammes.

Une fois que vous avez été équipé de votre RStudio, vous serez donné une introduction de base à l'apprentissage automatique et aux étapes de la construction de modèles d'apprentissage automatique. Cette ligne directrice vous aidera à comprendre la relation entre l'apprentissage automatique et le SVM. Vous commencerez votre parcours de création de modèle SVM avec le concept d'hyperplans et de discriminant de marge maximale. Les limitations de ce discriminant vous mèneront, par l'intermédiaire d'un autre type de discriminant, le discriminant de vecteur de support, vers les machines de support à base de noyau. Les vidéos présentées dans ce cours vous guideront à travers les étapes de traitement et de prétraitement des données, chargeront les données dans l'environnement R, définiront le modèle de classification SVM et formeront le modèle des données. Une fois que vous avez construit un modèle SVM de base avec un noyau linéaire, vous apprendrez à ajuster l'hyperparamètre pour obtenir de meilleurs résultats. Ensuite, vous construirerez des modèles SVM avancés avec des noyaux polynomiaux et radiaux et leur réglage d'hyperparamètre. Vous apprendrez également à créer des modèles de régression basés sur SVM dans R.

L'idée de l'apprentissage automatique est-elle fascinante pour vous? La notion de création d'un modèle analytique comme méthode d'analyse des données est-elle intrigante? Découvrez comment l'apprentissage automatique est devenu un outil essentiel dans l'analyse métier et l'intelligence. Support Vector Machines est l'algorithme le plus préféré pour l'apprentissage automatique en raison de sa simplicité, de sa précision et de sa facilité d'utilisation dans les tâches de régression et de classification. Par conséquent, tous les experts en apprentissage automatique doivent avoir SVM dans leurs arsenaux. Le SVM est également précieux pour les études scientifiques, la médecine légale et le diagnostic de maladies. Ce cours formera un tremplin solide dans votre carrière si vous cherchez à faire carrière dans l'analyse de données, l'exploration de données ou l'apprentissage automatique. D'un autre côté, si vous êtes un professionnel qui cherche à utiliser l'apprentissage automatique dans le monde réel d'affaires ou de problèmes scientifiques, ce cours est aussi pour vous. Donc, n'attendez plus. Passer dans ce parcours tout de suite et devenir un expert en modélisation de l'apprentissage automatique dans RStudio !

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