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Reti neurali artificiali per Business Manager in RStudio

Prendere importanti decisioni commerciali con modelli di rete neurali artificiali costruiti in Rstudio con questo corso gratuito online.

Publisher: Start-Tech Academy
Questo corso gratuito online fornisce una solida base per una carriera nelle reti neurali artificiali (ANN) e deep learning. Spieghiamo come ANN può essere applicata per creare modelli predittivi in grado di informare le decisioni finanziarie. Ti facciamo passo dopo passo attraverso il processo di costruzione dei modelli ANN in 'R' con RStudio fino a creare i tuoi algoritmi di machine learning. Questo corso può aiutarvi a prevedere i turni finanziari in tempo per programmarli.
Reti neurali artificiali per Business Manager in RStudio
  • Durata

    6-10 Oras
  • Students

    68
  • Accreditation

    CPD

Descrizione

Modules

Risultato

Certificazione

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Description

Sei appassionato di scienza dei dati e apprendimento automatico ma non può padroneggiare i concetti a causa delle avanzate conoscenze matematiche e di calcolo necessarie? Questo corso ti offre tutto quello che devi sapere sulla rete neurale artificiale (ANN) e la modellazione statistica senza pretendere una conoscenza preventiva della codifica o della matematica avanzata per seguire le lezioni video. Dimostriamo la creazione di modelli predittivi per risolvere problemi di business cruciali man mano che si diventa professionalità con &ldL R, un linguaggio popolare utilizzato per la manipolazione dei dati e l'analisi nell'apprendimento automatico.

Cominciamo con un'introduzione di base alle reti neurali, coprendo concetti importanti come il percettore, le funzioni di attivazione, l'architettura neuronale e la logica di rete neuronale. Una volta conosciate la teoria di base dell'ANN, vi portiamo attraverso le operazioni di base di R e il processo di installazione di Rstudio. Ci muoviamo poi per costruire modelli di rete neurali in R. Ciò comporta i processi di analisi dei dati, la normalizzazione e la suddivisione, seguiti da una formazione e valutazione del modello, la stima degli errori e l'ottimizzazione - prima di utilizzare finalmente i modelli per fare previsioni. Ogni passo viene discusso in dettaglio prima di essere dimostrato in ambiente R. Entrambi i modelli di classificazione e regressione sono trattati nel corso, insieme alla conoscenza approfondita della preelaborazione dei dati e della regressione lineare. Nella preelaborazione dei dati, si inizia con le teorie di base degli alberi di decisione e si passa a pratiche di trattamento dei dati come il trattamento dell'outlier, l'imputazione del valore mancante e la trasformazione variabile, tutte fondamentali per preparare i dati per l'analisi e la modellazione. Vi mostriamo anche come interpretare i risultati dell'analisi dei dati eseguita da R mentre si quantifica una precisione di modello. Questo corso spiega anche gli scenari di business dove sono applicabili i modelli ANN.

ANN è uno degli algoritmi di machine - learning più diffusi oggi dagli scienziati dei dati. Si tratta di un potente strumento utilizzato nel deep learning e quindi nel processo decisionale aziendale. Utilizzando una potenza di calcolo avanzata, può essere applicato a grandi volumi di dati per identificare pattern complicati. R e i suoi pacchetti unici rendono facile l'assunzione di tecniche di manipolazione e analisi dei dati nella modellazione ANN, motivo per cui R è utilizzato da quasi tutte le grandi aziende oggi per identificare i modelli comportamentali dei clienti, stimare l'efficacia delle campagne pubblicizzate e fare previsioni economiche. Questo corso può renderti un esperto sia in linguaggio di modellazione di rete neurale che in linguaggio R, dando così un vantaggio competitivo rispetto ai tuoi peer in machine learning e previsioni statistiche. Che tu voglia perseguire una carriera nella scienza dei dati o voglia di applicare algoritmi di machine learning per risolvere i tuoi problemi di business, questo corso è personalizzato per te. Può renderti un professionista ricercato nel campo di boom di scienza dei dati e machine learning così armarti con il potere di problem - solving predittivo.

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