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कोर्स विवरण
टाइडीवर्स में आपका स्वागत है! इस पाठ्यक्रम में, आप tidyverse सीखने की अपनी यात्रा जारी रखेंगे और अपने ज्ञान को मशीन लर्निंग अवधारणाओं पर लागू करेंगे।
यह पाठ्यक्रम आपके लिए आदर्श है यदि आप अपने मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो में R के Tidyverse टूल्स को एकीकृत करना चाहते हैं।
पाठ्यक्रम की शुरुआत List Column Workflow (LCW) से होती है, जो एक ही dataframe के भीतर कई मॉडलों को प्रबंधित करने की एक विधि है। यह broom पैकेज का उपयोग करके मॉडल आउटपुट को साफ़-सुथरा करने और उनका अन्वेषण करने को भी कवर करता है, जिससे जटिल परिणामों को समझना आसान हो जाता है.
आप tidyr और purrr जैसे पैकेजों का उपयोग करके जटिल डेटा मैनिपुलेशन्स और मॉडल मूल्यांकनों को संभालेंगे, जिससे मशीन लर्निंग के लिए एक सुव्यवस्थित और व्यवस्थित दृष्टिकोण सुनिश्चित होगा।
पाठ्यक्रम के अंत तक, आपके पास मशीन लर्निंग में Tidyverse सिद्धांतों को लागू करने की मजबूत नींव होगी, जिससे आप tidy और पुनरुत्पादनीय तरीके से मॉडल्स को कुशलतापूर्वक बना, ट्यून और मूल्यांकन कर सकेंगे।
यह पाठ्यक्रम आपके लिए आदर्श है यदि आप अपने मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो में R के Tidyverse टूल्स को एकीकृत करना चाहते हैं।
मशीन लर्निंग मॉडल्स का मूल्यांकन
इस पाठ्यक्रम के दौरान, आप R में tidyverse टूल्स का उपयोग करके मशीन लर्निंग मॉडल्स को कुशलतापूर्वक बनाने, अन्वेषण करने और मूल्यांकन करने पर ध्यान केंद्रित करेंगे।पाठ्यक्रम की शुरुआत List Column Workflow (LCW) से होती है, जो एक ही dataframe के भीतर कई मॉडलों को प्रबंधित करने की एक विधि है। यह broom पैकेज का उपयोग करके मॉडल आउटपुट को साफ़-सुथरा करने और उनका अन्वेषण करने को भी कवर करता है, जिससे जटिल परिणामों को समझना आसान हो जाता है.
tidyr और purrr का उपयोग
रिग्रेशन के साथ-साथ वर्गीकरण मॉडल बनाने और उनका मूल्यांकन करने सहित व्यावहारिक अभ्यासों पर काम करें। मॉडल के प्रदर्शन को अनुकूलित करने के लिए हाइपरपैरामीटर को ट्यून करने की तकनीकों का अन्वेषण करें।आप tidyr और purrr जैसे पैकेजों का उपयोग करके जटिल डेटा मैनिपुलेशन्स और मॉडल मूल्यांकनों को संभालेंगे, जिससे मशीन लर्निंग के लिए एक सुव्यवस्थित और व्यवस्थित दृष्टिकोण सुनिश्चित होगा।
वास्तविक दुनिया में उपयोग का अनुभव प्राप्त करें
गैपमाइंडर डेटासेट का उपयोग करके रैखिक मॉडलों के साथ जीवन प्रत्याशा की भविष्यवाणी करने जैसे कई केस स्टडीज़ के माध्यम से वास्तविक दुनिया के उदाहरणों का अन्वेषण करें।पाठ्यक्रम के अंत तक, आपके पास मशीन लर्निंग में Tidyverse सिद्धांतों को लागू करने की मजबूत नींव होगी, जिससे आप tidy और पुनरुत्पादनीय तरीके से मॉडल्स को कुशलतापूर्वक बना, ट्यून और मूल्यांकन कर सकेंगे।
पूर्वापेक्षाएँ
पाठ्यक्रम
कोर्स रूपरेखा
1
"tidy" मशीन लर्निंग की बुनियाद
यह अध्याय आपको tidyverse में मशीन लर्निंग की रीढ़, यानी List Column Workflow (LCW), से परिचित कराएगा। LCW आपको एक ही dataframe में कई मॉडलों के साथ काम करने में सक्षम बनाएगा।
यह अध्याय आपके मॉडलों को एक्सप्लोर करने के लिए broom पैकेज की मूल बातें भी बताएगा।
यह अध्याय आपके मॉडलों को एक्सप्लोर करने के लिए broom पैकेज की मूल बातें भी बताएगा।
- "Tidy" मशीन लर्निंग की बुनियाद50 XP
- अपने डेटा को नेस्ट करना100 XP
- अपने डेटा को unnest करना100 XP
- एक नेस्टेड सेल को एक्सप्लोर करें100 XP
- map फंक्शनों का परिवार50 XP
- अपने डेटा को मैप करना100 XP
- Mapped आउटपुट की अपेक्षा100 XP
- कई मॉडलों पर मैपिंग100 XP
- broom के साथ अपने मॉडलों को टाइडी करें50 XP
- अपने मॉडल को टिडी करने के तीन तरीके50 XP
- मॉडल आँकड़े को टिडी रूप में निकालना100 XP
- अपने डेटा को ऑगमेंट करना100 XP
2
broom के साथ कई मॉडल
यह अध्याय List Column Workflow का उपयोग करके 77 मॉडलों के गुणों को बनाता और एक्सप्लोर करता है। आप broom पैकेज के टूल्स का उपयोग करके इन सभी मॉडलों की बहुआयामी समझ प्राप्त करेंगे।
3
Regression मॉडल बनाएँ, ट्यून करें और इवैल्यूएट करें
इस अध्याय में आप सीखेंगे कि List Column Workflow का उपयोग करके regression मॉडलों को कैसे बनाया, ट्यून और इवैल्यूएट किया जाए। आपको दो प्रकार के मॉडलों के साथ काम करने का मौका मिलेगा: linear models और random forest models।
4
Classification मॉडल बनाएँ, ट्यून करें और इवैल्यूएट करें
इस अध्याय में आप गियर बदलकर classification मॉडलों को बनाना, ट्यून करना और इवैल्यूएट करना सीखेंगे।
R
Tidyverse में मशीन लर्निंग
कोर्स
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