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Redes Neurais Artificiais para Gerentes de Negócios no RStudio

Tome importantes decisões de negócios com modelos de rede neurais artificiais construídos em Rstudio com este curso online gratuito.

Publisher: Start-Tech Academy
Este curso online gratuito fornece uma base sólida para uma carreira em redes neurais artificiais (ANN) e aprendizagem profunda. Explicamos como a ANN pode ser aplicada para criar modelos preditivos capazes de informar decisões financeiras. Nós o fazemos passo a passo através do processo de construção de modelos ANN em 'R' com o RStudio até que você possa criar seus próprios algoritmos de aprendizado de máquina. Este curso pode ajudá-lo a prever os turnos financeiros a tempo de planejar para eles.
Redes Neurais Artificiais para Gerentes de Negócios no RStudio
  • Duração

    6-10 Horas
  • Students

    68
  • Accreditation

    CPD

Descrição

Modules

Resultado

Certificação

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Description

Você está interessado em ciência de dados e aprendizado de máquina mas não pode dominar os conceitos por causa do avançado conhecimento matemático e de computação exigido? Este curso oferece a você tudo o que você precisa saber sobre rede neural artificial (ANN) e modelagem estatística sem exigir conhecimento prévio de codificação ou matemática avançada para acompanhar as palestras de vídeo. Demonstramos a criação de modelos preditivos para resolver problemas cruciais de negócios à medida que você se torna proficiente com ‘ R ’, uma linguagem popular usada para manipulação de dados e análise em aprendizado de máquina.

Nós começamos com uma introdução básica a redes neurais, cobrindo conceitos importantes como o perceptron, funções de ativação, o neurônio sigmoide e a arquitetura e lógica da rede neural. Uma vez que você esteja familiarado com a teoria básica da ANN, nós o levaremos através das operações básicas de R e do processo de instalação de Rstudio. Em seguida, passamos a construir modelos de rede neural em R. Isso acarreta os processos de análise de dados, normalização e divisão, seguido de treinamento e avaliação do modelo, estimativa de erro e ajuste-antes de finalmente utilizar os modelos para fazer previsões. Cada etapa é discutida em detalhes antes de ser demonstrada no ambiente R. Ambos os modelos de classificação e regressão estão cobertos no curso, juntamente com conhecimentos aprofundados de pré-processamento de dados e regressão linear. No pré-processamento de dados, você começa com as teorias básicas das árvores de decisão e se desloca para práticas de tratamento de dados como tratamento de outlier, imputação de valor ausente e transformação variável, todas elas cruciais para a preparação dos dados para análise e modelagem. Mostramos também como interpretar os resultados da análise de dados realizada por R enquanto você quantifica uma exatidão do modelo ’. Este curso também explica os cenários de negócios em que os modelos ANN são aplicáveis.

ANN é um dos algoritmos de aprendizado de máquina mais populares utilizados por cientistas de dados hoje. É uma ferramenta poderosa usada no aprendizado profundo e, portanto, na tomada de decisões de negócios. Usando o poder de computação avançada, ele pode ser aplicado a grandes volumes de dados para identificar padrões complicados. R e seus pacotes exclusivos tornam fácil a contratação de técnicas de manipulação e análise de dados em modelagem ANN, razão pela qual R é usado por quase todas as grandes empresas hoje para identificar padrões de comportamento do cliente, estimar a eficácia de campanhas de anúncios e fazer previsões econômicas. Este curso pode fazer de você um especialista em modelagem de rede neural e linguagem R, dando assim uma vantagem competitiva sobre seus pares em aprendizado de máquina e previsões estatísticas. Quer você deseje seguir uma carreira em ciência de dados ou quer aplicar algoritmos de aprendizado de máquina para resolver seus problemas de negócios, este curso é feito sob medida para você. Ele pode fazer de você um profissional tostado no campo em expansão da ciência de dados e do aprendizado de máquina tão arm você mesmo com o poder da solução de problemas preditivos.

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