Scientifique en apprentissage automatique en R

Dans ce cours, vous apprendrez les bases du machine learning pour la classification.

In this course you will learn how to predict future events using linear regression, generalized additive models, random forests, and xgboost.

Ce cours propose une introduction au regroupement et à la réduction de dimensionnalité dans R, dans une perspective d'apprentissage automatique.

Leverage tidyr and purrr packages in the tidyverse to generate, explore, and evaluate machine learning models.

Apprenez à effectuer une régression linéaire et logistique avec plusieurs variables explicatives.

Develop a strong intuition for how hierarchical and k-means clustering work and learn how to apply them to extract insights from your data.

This course teaches the big ideas in machine learning like how to build and evaluate predictive models.

Apprenez à optimiser vos workflows d'apprentissage automatique avec tidymodels.

Découvrez comment utiliser des modèles arborescents et des ensembles pour effectuer des prédictions de classification et de régression avec tidymodels.

Ce cours présente la machine à vecteurs de support (SVM) à l'aide d'une approche visuelle et intuitive.

Learn what Bayesian data analysis is, how it works, and why it is a useful tool to have in your data science toolbox.

Découvrez comment ajuster les hyperparamètres de votre modèle afin d'obtenir les meilleurs résultats prédictifs.

Découvrez comment exploiter les méthodes d'estimation bayésiennes pour améliorer vos inférences sur les modèles de régression linéaire.

Build a regression model for a DVD rental firm to predict rental duration. Evaluate models to recommend the best one.

Learn how to run big data analysis using Spark and the sparklyr package in R, and explore Spark MLIb in just 4 hours.