Você gostaria de dominar o aprendizado de máquina com R? Este curso apresentará seus princípios fundamentais e como usar seus recursos para fazer previsões e decisões de negócios com base no conjunto de dados de treinamento. Investigue a grande variedade de aplicativos usando aprendizado de máquina em vez de algoritmos convencionais para realizar as tarefas desejadas. Este curso esclarecerá como ele ajuda a resolver problemas problemáticos para os quais é muito complicado escrever um programa. Então, em vez de escrever esses programas manualmente, aprenda a coletar ilustrações que especificam a saída correta para uma determinada entrada. O algoritmo de aprendizado de máquina usará esses exemplos e produzirá um programa que fará esse trabalho.

Começaremos apresentando a você os requisitos para que o aprendizado de máquina funcione. O pré-requisito essencial é que haja um padrão entre a entrada e a saída dos dados, e você só poderá descobrir esse padrão se houver uma quantidade considerável de dados. A seguir, você examinará diferentes abordagens e os diferentes tipos de algoritmos em cada categoria. Por fim, entenda como funciona a detecção de anomalias, que tem a ver com o treinamento do sistema usando instâncias normais para determinar se uma nova instância é padrão ao encontrá-la. Esse recurso é útil na detecção de fraudes e na detecção de defeitos de fabricação. Qual é o objetivo final do aprendizado de máquina? O objetivo geral é determinar a capacidade de um modelo de ter um bom desempenho em novos dados.

Descubra que o primeiro algoritmo ensinado no aprendizado de máquina geralmente é a regressão linear e por que a regressão linear serve como uma excelente introdução de como ela funciona. A análise de dados é uma habilidade essencial para um cientista de dados, pois permite que você desenvolva uma melhor compreensão de seus dados e o ajuda a chegar a conclusões valiosas. Essa habilidade é ensinada a seguir e é uma etapa crucial antes de aplicar qualquer aprendizado de máquina. Ele permite que você saiba com o que está lidando, quais algoritmos usar e quais recursos usar para treinar o modelo. Finalmente, você estudará manipulação e visualização de dados, gerenciamento de valores discrepantes, regressão linear em R e regressão logística em R. Este curso interessará estudantes e profissionais apaixonados por ciência de dados e aprendizado de máquina. Por que atrasar! Inscreva-se hoje mesmo. Este curso não foi atualizado com o uso de modelos de IA generativa, como o ChatGPT