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SVM for Beginners: Suporte Vector Máquinas em R Studio

Aprenda a criar Máquinas de Vector de Suporte no RStudio para uso em aprendizado de máquina neste curso online gratuito.

Publisher: Start-Tech Academy
Este curso online gratuito ensina a você tudo o que você precisa saber sobre Suporte Máquinas Vetores (SVM) e seu papel no aprendizado de máquina. Você aprenderá como criar modelos SVM de classificação e regressão usando o programa R, no ambiente RStudio. Estes incluem modelos simples de avançados usando kernels lineares e não-lineares. Para uma experiência de aprendizagem hands-on, recomenda-se instalar o R e seguir as tarefas ao longo do curso.
SVM for Beginners: Suporte Vector Máquinas em R Studio
  • Duração

    4-5 Horas
  • Students

    73
  • Accreditation

    CPD

Descrição

Modules

Resultado

Certificação

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Description

Este curso fornece a você conhecimento aprofundado e compreensão de Máquinas Vetores de Suporte (SVM), dando aos algoritmos necessários para o aprendizado de máquina e fazendo previsões poderosas e altamente precisas baseadas em dados disponíveis. Tais predições ’ precisão depende dos modelos SVM ’ efficacy, que é criado e ajustado à perfeição quase perfeição. Neste curso, você aprenderá a criar modelos SVM e a determinar onde e como os modelos podem ser implementados. Para seguir este curso, você precisará instalar o R e o RStudio em seu computador. O método de instalação da Instalação do programa é demonstrado no início do curso e você será orientado por meio desse processo. Você também receberá um curso de travamento em R e Rstudio, que irá familiarizar você com comandos R, pacotes, métodos de entrada de dados e a criação de tramas de barras e histogramas.

Uma vez que você esteja equipado com o seu RStudio, você receberá uma introdução básica ao aprendizado de máquina e as etapas na construção de modelos de aprendizado de máquina. Essa diretriz irá ajudá-lo a entender a relação entre o aprendizado de máquina e a SVM. Você iniciará sua jornada de construção de modelo SVM com o conceito de hiperaviões e classificador de margem máxima. As limitações deste classificador o levarão, através de outro tipo de classificador, o classificador de vetores de suporte, a máquinas vetoriais de suporte baseadas em kernel. Os vídeos apresentados neste curso irão guiá-lo através das etapas de arrumação e pré-processamento de dados, carregando os dados no ambiente R, definindo o modelo de classificação SVM e treinando o modelo dos dados. Uma vez que você tenha construído um modelo SVM básico com um kernel linear, você aprenderá a ajustar o hiperparâmetro para resultados potencialmente melhores. A seguir, você construirá modelos avançados de SVM com kernels polinomiais e radiais e sua afinação de hiperparâmetro. Você também aprenderá como construir modelos de regressão baseados em SVM em R.

A ideia de aprendizado de máquina é fascinante para você? Você encontra a noção de construção de modelo analítico como um método de análise de dados intrigante? Descubra como o aprendizado de máquina se tornou uma ferramenta essencial na analítica de negócios e inteligência. O Suporte Vetor Machines é o algoritmo mais preferido para aprendizado de máquina por causa de sua simplicidade, precisão e usabilidade em tarefas de regressão e classificação. Por isso, todos os aspirantes a especialistas em machine-learning devem ter SVM em seus arsenais. A SVM também é valiosa para investigações científicas, forenses e diagnóstico de doenças. Este curso formará uma pedra piscada sólida em sua carreira se você estiver procurando seguir uma carreira em análise de dados, mineração de dados ou aprendizado de máquina. Por outro lado, se você é um profissional que procura usar aprendizado de máquina em negócios do mundo real ou problemas de ciência, este curso também é para você. Então, não espere mais. Pule neste curso logo de cara e torne-se um especialista em modelagem de aprendizado de máquina no RStudio!

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