Diploma di padronanza dell'apprendimento automatico con R

Vuoi padroneggiare l'apprendimento automatico con R? Questo corso introdurrà i suoi principi fondamentali e come utilizzarne le capacità per fare previsioni e decisioni aziendali basate sul set di dati di formazione. Analizza l'ampia varietà di applicazioni che utilizzano l'apprendimento automatico anziché gli algoritmi convenzionali per eseguire le attività desiderate. Questo corso chiarirà come aiuta a risolvere problemi problematici troppo complicati per cui scrivere un programma. Quindi, invece di scrivere questi programmi a mano, impara a raccogliere illustrazioni che specificano l'output corretto per un determinato input. L'algoritmo di apprendimento automatico utilizzerà questi esempi e produrrà un programma che farà quel lavoro

Inizieremo presentandoti i requisiti per il funzionamento dell'apprendimento automatico. Il prerequisito essenziale è che ci sia uno schema tra l'input e l'output dei dati e puoi scoprirlo solo se è presente una quantità considerevole di dati. Successivamente, esaminerai i diversi approcci e i diversi tipi di algoritmi in ciascuna categoria. Infine, comprendi come funziona il rilevamento delle anomalie, che ha a che fare con l'addestramento del sistema utilizzando istanze normali per determinare se una nuova istanza è standard quando la incontra. Questa funzionalità è utile per individuare le frodi e individuare i difetti di produzione. Qual è l'obiettivo finale dell'apprendimento automatico? L'obiettivo generale è determinare la capacità di un modello di funzionare bene su nuovi dati.

Scopri che il primo algoritmo insegnato nell'apprendimento automatico è generalmente la regressione lineare e perché la regressione lineare è un'ottima introduzione al suo funzionamento. L'analisi dei dati è un'abilità fondamentale da avere come data scientist perché ti consente di sviluppare una migliore comprensione dei tuoi dati e ti aiuta a trarre conclusioni preziose. Questa abilità viene insegnata successivamente ed è un passaggio cruciale da compiere prima di applicare qualsiasi tipo di apprendimento automatico. Ti consente di sapere con cosa hai a che fare, quali algoritmi utilizzare e quali funzionalità utilizzare per addestrare il modello. Infine, studierai la manipolazione e la visualizzazione dei dati, la gestione dei valori anomali, la regressione lineare in R e la regressione logistica in R. Questo corso interesserà studenti e professionisti appassionati di scienza dei dati e apprendimento automatico. Perché ritardare! Iscrivetevi oggi. Questo corso non è stato aggiornato con l'uso di modelli di intelligenza artificiale generativa, come ChatGPT