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Diploma in Mastering Machine Learning con R

In questo corso gratuito online, imparate gli algoritmi e i modelli coinvolti nel padronale dell'apprendimento automatico con R.

Publisher: Juan Galvan
Scopri di più sugli approcci, le applicazioni e i metodi di machine learning in questo corso gratuito online. Vi mostreremo esempi di applicazioni che utilizzano questo metodo e misura i compiti meglio risolti utilizzando questa scienza. Inoltre, esplora come utilizzare il metodo di deviazione quadratura Root - mean - square per valutare la vicinanza tra un modello e il dataset effettivo. Espandi le tue conoscenze di machine learning e le competenze firmarono oggi!
Diploma in Mastering Machine Learning con R
  • Durata

    6-10 Oras
  • Students

    655
  • Accreditation

    CPD

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Descrizione

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Risultato

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Description

Ti piacerebbe padroneggiare la machine learning con R? Questo corso introdurrà i suoi principi fondamentali e come utilizzare le proprie capacità per fare previsioni e decisioni aziendali basate sul dataset di formazione. Indagare l'ampia varietà di applicazioni che utilizzano l'apprendimento automatico invece di algoritmi convenzionali per eseguire le attività desiderate. Questo corso chiarirà come aiuta a risolvere problemi di problemi troppo complicati per scrivere un programma per. Così, invece di scrivere questi programmi a mano, imparate a raccogliere illustrazioni che specificano il corretto out per un dato input. L'algoritmo di machine learning utilizzerà questi esempi e produrrà un programma che farà quel lavoro.

Inizieremo introducendo i requisiti per il machine learning al lavoro. Il prerequisito essenziale è che ci debba essere uno schema tra l'input e l'output dei dati, e si può scoprire questo modello solo se c'è una quantità di dati notevole. Successivamente, si esamineranno approcci diversi e i diversi tipi di algoritmi sotto ogni categoria. Infine, capire come funziona l'individuazione delle anomalie, che ha a che fare con la formazione del sistema utilizzando le normali istanze per determinare se una nuova istanza è standard quando lo incontra. Questa capacità è utile nella rilevazione delle frodi e nella cattura dei difetti di fabbricazione. Qual è l'obiettivo finale dell'apprendimento automatico? L'obiettivo generale è quello di determinare la capacità di un modello di eseguire bene sui nuovi dati.

Scopri che il primo algoritmo insegnato nell'apprendimento automatico è generalmente regressione lineare e perché la regressione lineare serve come un'ottima introduzione a come funziona. L'analisi dei dati è un'abilità critica per avere come data scientist perché consente di sviluppare una migliore comprensione dei tuoi dati e ti aiuta a raggiungere preziose conclusioni. Questa abilità viene insegnata accanto ed è un passo cruciale da prendere prima di applicare qualsiasi machine learning. Permette di sapere con cosa si tratta, quali algoritmi utilizzare e quali caratteristiche utilizzare per addestrare il modello. Infine, si studierà la manipolazione e la visualizzazione dei dati, la gestione degli outliers, la regressione lineare in R e la regressione logistica in R. Questo corso interesserà gli studenti e i professionisti del lavoro appassionati di scienza dei dati e di machine learning. Perché ritardare! Registrati oggi.

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