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Diploma em Mastering Machine Learning com R

Neste curso online gratuito, aprenda sobre os algoritmos e modelos envolvidos na masterização do aprendizado de Máquina com a R.

Publisher: Juan Galvan
Saiba mais sobre as abordagens, aplicativos e métodos de aprendizado de máquina neste curso online gratuito. Mostraremos exemplos de aplicativos que usam este método e mede tarefas mais bem resolvidas usando esta ciência. Além disso, explore como utilizar o método de desvio Root-significam-quadrado para avaliar a proximidade entre um modelo e o dataset real. Expanda sua máquina aprendendo conhecimentos e habilidades ao se inscrever hoje!
Diploma em Mastering Machine Learning com R
  • Duração

    6-10 Horas
  • Students

    349
  • Accreditation

    CPD

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Descrição

Modules

Resultado

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Description

Você gostaria de dominar o aprendizado de máquina com R? Este curso introduzirá seus princípios fundamentais e como utilizar suas capacidades para fazer previsões e decisões de negócios com base no dataset de treinamento. Investigue a grande variedade de aplicativos usando aprendizado de máquina em vez de algoritmos convencionais para executar as tarefas desejadas. Este curso vai esclarecer como ele ajuda a resolver problemas problemáticos muito complicados para escrever um programa para. Por isso, em vez de escrever esses programas à mão, aprenda a coletar ilustrações que especificam o correto para uma determinada entrada. O algoritmo de aprendizado de máquina usará esses exemplos e produzirá um programa que fará esse trabalho.

Vamos começar introduzindo você aos requisitos para o aprendizado de máquina funcionar. O pré-requisito essencial é que haja um padrão entre a entrada e a saída dos dados, e você só poderá descobrir este padrão se houver uma quantidade considerável de dados. A seguir, você examinará diferentes abordagens e os diferentes tipos de algoritmos sob 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 quando ela se encontra. Esta capacidade é útil na detecção de fraude e na captura de defeitos de fabricação. Qual é o objetivo final do aprendizado de máquina? O objetivo geral é determinar a capacidade de um modelo para se apresentar bem em novos dados.

Descobrir que o primeiro algoritmo ensinado no aprendizado de máquina é geralmente regressão linear e por que a regressão linear serve como uma excelente introdução para o modo como funciona. A análise de dados é uma habilidade crítica para se ter como cientista de dados porque possibilita desenvolver uma melhor compreensão dos seus dados e ajuda você a chegar a conclusões valiosas. Essa habilidade é ensinada a seguir e é um passo crucial a ser dado antes de aplicar qualquer aprendizado de máquina. Ele permite saber com o que está lidando, quais algoritmos usar e quais recursos usar para treinar o modelo. Por fim, você estudará manipulação de dados e visualização, gerenciando outliers, regressão linear em R e regressão logística em R. Este curso interessará aos estudantes e profissionais de trabalho apaixonados por ciência de dados e aprendizado de máquina. Por que adiar! Inscrete-se hoje.

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