Kursus
Machine Learning di Tidyverse
MenengahTingkat Keterampilan
Diperbarui 12/2022
RMachine Learning5 jam15 videos52 Latihan4,300 XP16,350Pernyataan Pencapaian
Buat Akun Gratis Anda
Lanjutkan dengan GoogleTampilkan opsi lainnyaatau
Dengan melanjutkan, Anda menerima Ketentuan Penggunaan kami, Kebijakan Privasi kami dan bahwa data Anda disimpan di Amerika Serikat.
Dipercaya oleh para pelajar di ribuan perusahaan
Melatih Tim?
Coba untuk BisnisDeskripsi Kursus
Kursus ini sangat cocok jika Anda ingin mengintegrasikan alat-alat Tidyverse dari R ke dalam alur kerja machine learning Anda.
Evaluasi model pembelajaran mesin
Selama kursus ini, Anda akan fokus pada penggunaan alat-alat tidyverse dalam R untuk membangun, mengeksplorasi, dan mengevaluasi model pembelajaran mesin secara efisien.Kursus ini dimulai dengan memperkenalkan List Column Workflow (LCW), sebuah metode untuk mengelola beberapa model dalam satu dataframe. Hal ini juga mencakup penggunaan paket broom untuk membersihkan dan mengeksplorasi hasil model, sehingga hasil yang kompleks menjadi lebih mudah dipahami.
Menggunakan tidyr dan purrr
Lakukan latihan praktis termasuk membangun dan mengevaluasi model regresi serta model klasifikasi. Jelajahi teknik untuk menyesuaikan hiperparameter guna mengoptimalkan kinerja model.Anda akan menggunakan paket seperti tidyr dan purrr untuk menangani manipulasi data yang kompleks dan evaluasi model, memastikan pendekatan yang rapi dan sistematis dalam machine learning.
Dapatkan penerapan di dunia nyata
Jelajahi contoh-contoh nyata melalui berbagai studi kasus, seperti menggunakan dataset Gapminder untuk memprediksi harapan hidup dengan model linier.Pada akhir kursus ini, Anda akan memiliki dasar yang kuat dalam menerapkan prinsip-prinsip Tidyverse pada machine learning, sehingga dapat membangun, menyesuaikan, dan mengevaluasi model secara efisien dengan cara yang rapi dan dapat direproduksi.
Persyaratan
Modeling with Data in the Tidyverse1
Dasar-dasar Machine Learning yang "rapi"
Bab ini akan memperkenalkan Anda pada tulang punggung Machine Learning di tidyverse, yaitu List Column Workflow (LCW). LCW memungkinkan Anda bekerja dengan banyak model dalam satu dataframe.
Bab ini juga akan mengenalkan dasar-dasar paket broom untuk mengeksplorasi model Anda.
Bab ini juga akan mengenalkan dasar-dasar paket broom untuk mengeksplorasi model Anda.
2
Banyak Model dengan broom
Bab ini memanfaatkan List Column Workflow untuk membangun dan mengeksplorasi atribut dari 77 model. Anda akan menggunakan alat dari paket broom untuk memperoleh pemahaman multidimensi atas semua model tersebut.
3
Membangun, Menyetel, & Mengevaluasi Model Regresi
Di bab ini Anda akan mempelajari cara menggunakan List Column Workflow untuk membangun, menyetel, dan mengevaluasi model regresi. Anda akan berkesempatan bekerja dengan dua jenis model: model linear dan model random forest.
4
Membangun, Menyetel, & Mengevaluasi Model Klasifikasi
Di bab ini Anda akan beralih untuk membangun, menyetel, dan mengevaluasi model klasifikasi.
Machine Learning di Tidyverse
Kursus Selesai
Memperoleh Surat Keterangan Prestasi
Tambahkan kredensial ini ke profil LinkedIn, resume, atau CV AndaBagikan di media sosial dan dalam penilaian kinerja AndaDaftar sekarang
Bergabung dengan 19 juta pelajar dan mulai Machine Learning di Tidyverse Hari Ini!
Buat Akun Gratis Anda
Lanjutkan dengan GoogleTampilkan opsi lainnyaatau
Dengan melanjutkan, Anda menerima Ketentuan Penggunaan kami, Kebijakan Privasi kami dan bahwa data Anda disimpan di Amerika Serikat.
Kembangkan keterampilan data Anda dengan DataCamp untuk Mobile
Buat kemajuan di mana saja dengan kursus mobile kami dan tantangan coding harian 5 menit.