Machine Learning en el tidyverse

IntermedioNivel de habilidad

Actualizado 12/2022

Aprovecha los paquetes tidyr y purrr de tidyverse para generar, explorar y evaluar modelos de machine learning.

Descripción del curso

¡Bienvenido al tidyverse! En este curso, continuarás tu aprendizaje sobre tidyverse y aplicarás tus conocimientos a conceptos de machine learning.

Este curso es ideal si deseas integrar las herramientas Tidyverse de R en tus flujos de trabajo de machine learning.

Evaluación de modelos de machine learning

A lo largo de este curso, te centrarás en aprovechar las herramientas tidyverse de R para crear, explorar y evaluar modelos de machine learning de manera eficiente.

El curso comienza con una introducción al flujo de trabajo de columnas de lista (LCW), un método para gestionar varios modelos dentro de un único DataFrame. También abarca el uso del paquete broom para ordenar y explorar los resultados de los modelos, lo que hace que los resultados complejos sean más interpretables.

Utilizando tidyr y purrr

Trabaja con ejercicios prácticos que incluyen la creación y evaluación de modelos de regresión y clasificación. Explora técnicas para ajustar hiperparámetros con el fin de optimizar el rendimiento del modelo.

Utilizarás paquetes como tidyr y purrr para manejar manipulaciones de datos complejas y evaluaciones de modelos, lo que garantizará un enfoque ordenado y sistemático del machine learning.

Aplicaciones del mundo real

Explora ejemplos del mundo real a través de múltiples casos prácticos, como el uso del conjunto de datos Gapminder para predecir la esperanza de vida con modelos lineales.

Al finalizar el curso, tendrás una base sólida para aplicar los principios de Tidyverse al machine learning, lo que te permitirá crear, ajustar y evaluar modelos de manera eficiente, ordenada y reproducible.

Requisitos previos

Modeling with Data in the Tidyverse

Foundations of "tidy" Machine learning

This chapter will introduce you to the backbone of machine learning in the tidyverse, the List Column Workflow (LCW). The LCW will empower you to work with many models in one dataframe.
This chapter will also introduce you to the fundamentals of the broom package for exploring your models.

Descripción del curso

Evaluación de modelos de machine learning

Utilizando tidyr y purrr

Aplicaciones del mundo real

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