Machine Learning im Tidyverse

Hey, willkommen im tidyverse! In diesem Kurs lernst du weiter über das Tidyverse und wendest dein Wissen auf Konzepte des maschinellen Lernens an.

Dieser Kurs ist perfekt, wenn du die Tidyverse-Tools von R in deine Machine-Learning-Workflows einbauen willst.

Maschinelle Lernmodelle bewerten

In diesem Kurs lernst du, wie du die Tidyverse-Tools in R nutzen kannst, um Machine-Learning-Modelle effizient zu erstellen, zu untersuchen und zu bewerten.

Der Kurs fängt mit der Vorstellung des List Column Workflow (LCW) an, einer Methode, um mehrere Modelle in einem einzigen DataFrame zu verwalten. Es geht auch darum, wie man das Broom-Paket nutzen kann, um die Modellausgaben aufzuräumen und zu erkunden, damit die komplizierten Ergebnisse besser zu verstehen sind.

Mit tidyr und purrr arbeiten

Mach praktische Übungen, zum Beispiel zum Erstellen und Bewerten von Regressions- und Klassifizierungsmodellen. Schau dir Techniken an, mit denen du Hyperparameter anpassen kannst, um die Leistung von Modellen zu verbessern.

Du wirst Pakete wie tidyr und purrr nutzen, um komplexe Datenbearbeitungen und Modellbewertungen zu machen, und so einen ordentlichen und systematischen Ansatz für maschinelles Lernen sicherstellen.

Praxisanwendungen

Schau dir Beispiele aus der Praxis in verschiedenen Fallstudien an, wie zum Beispiel die Verwendung des Gapminder-Datensatzes zur Vorhersage der Lebenserwartung mit linearen Modellen.

Am Ende des Kurses hast du ein solides Fundament in der Anwendung der Tidyverse-Prinzipien auf maschinelles Lernen und kannst damit Modelle effizient, übersichtlich und reproduzierbar erstellen, optimieren und bewerten.