Dans ce module, vous gagrez les bases de R et RStudio, à partir des processus d'installation. Vous obtiendrez une vue d'ensemble de l'environnement RStudio, les commandes R que vous pouvez utiliser pour entrer des données, ainsi que les paquets et les données disponibles dans R. Vous apprendrez également à créer des graphiques, à changer les couleurs et à enregistrer les graphiques.

Ce module explique le concept de "Support Vector Machines" (SVM), en commençant par le concept d'apprentissage automatique et les étapes pour construire un modèle d'apprentissage automatique. Vous apprendrez l'importance du prétraitement et de la classification des données à l'aide du discriminant de marge maximale, dont le SVM est une extension. Vous apprendrez également les concepts d'hyperplans et de noyaux, qui sont essentiels pour comprendre le traitement des données et les algorithmes d'apprentissage automatique.

Ce module vous ramène au RStudio, où vous apprendrez à créer un modèle SVM dans R. Vous allez commencer par charger les données, puis former et tester les données pour construire le modèle de classification. Ceci sera suivi par le réglage des hyperparamètres pour obtenir de meilleurs résultats. Vous apprendrez également à construire un modèle de régression à l'aide du même ensemble de données, mais des variables différentes.