Redes Neurais Artificiais para Gerentes de Negócios no RStudio

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 de negócios cruciais 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 às redes neurais, cobrindo conceitos importantes como o perceptron, as funções de ativação, o neurônio sigmoide e a arquitetura e a 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 a exatidão de um modelo. Este curso também explica os cenários de negócio onde 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 lavado 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.