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Apprentissage automatique supervisé en R

Actualisé 05/2026
Générez, explorez, évaluez et réglez les paramètres de différents modèles d'apprentissage automatique supervisé.
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RApprentissage automatique
25 h
3,083

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Description du programme

Apprentissage automatique supervisé en R

Les méthodes d'apprentissage supervisé sont au cœur de votre parcours en science des données. Apprenez à générer, explorer et évaluer des modèles d'apprentissage automatique en exploitant les outils de Tidyverse. Vous découvrirez les techniques de régression multiple et logistique, les modèles à base d'arbres et les machines à vecteurs de support. Enfin, vous apprendrez à ajuster les paramètres de votre modèle pour en améliorer les performances.

Prérequis

Il n’y a pas de prérequis pour ce programme
  • Course

    1

    Machine Learning in the Tidyverse

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

  • Project

    bonus

    Assessing the Effectiveness of Medical Treatments

    Use logistic regression to determine which treatment procedure is more effective for kidney stone removal.

Apprentissage automatique supervisé en R
6 Cours
Cursus
terminé

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