Build your ultimate AI agent
Deskripsi Kursus
Tidymodels adalah rangkaian paket R yang kuat untuk menyederhanakan alur kerja Machine Learning. Pelajari cara membagi himpunan data untuk cross-validation, melakukan prapemrosesan data dengan paket recipes dari tidymodels, dan menyetel algoritme Machine Learning. Anda akan mempelajari konsep kunci seperti mendefinisikan objek model dan membuat alur kerja pemodelan. Selanjutnya, Anda akan menerapkan keterampilan tersebut untuk memprediksi harga rumah dan mengklasifikasikan karyawan berdasarkan risiko mereka meninggalkan perusahaan.
Prasyarat
Kurikulum
Garis besar kursus
1
Machine Learning dengan tidymodels
Pada bab ini, Anda akan menjelajahi ekosistem paket R yang kaya yang mendukung tidymodels dan mempelajari bagaimana paket-paket tersebut dapat menyederhanakan alur kerja Machine Learning Anda. Selanjutnya, Anda akan menguji keterampilan tidymodels dengan memprediksi harga jual rumah di Seattle, Washington.
- Ekosistem tidymodels50 XP
- Paket-paket tidymodels100 XP
- Membuat himpunan data training dan test100 XP
- Distribusi nilai variabel keluaran100 XP
- Regresi linear dengan tidymodels50 XP
- Mencocokkan model regresi linear100 XP
- Mengeksplorasi parameter model terestimasi50 XP
- Memprediksi harga jual rumah100 XP
- Mengevaluasi kinerja model50 XP
- Metrik kinerja model100 XP
- Plot R squared100 XP
- Menyelesaikan proses pemodelan dengan last_fit()100 XP
2
Model Klasifikasi
Pelajari cara memprediksi keluaran kategorikal dengan melatih model klasifikasi. Dengan keterampilan yang telah Anda peroleh sejauh ini, Anda akan memprediksi kemungkinan pelanggan membatalkan layanan mereka di sebuah perusahaan telekomunikasi.
3
Rekayasa Fitur
Pelajari cara membangun pipeline rekayasa fitur dengan paket recipes. Anda akan menyiapkan data numerik dan kategorikal untuk membantu algoritme Machine Learning mengoptimalkan prediksi Anda.
4
Alur Kerja dan Penyelarasan Hyperparameter
Sekarang saatnya menyederhanakan proses pemodelan menggunakan alur kerja dan menyetel model dengan cross-validation serta penyelarasan hyperparameter. Anda akan mempelajari cara menyetel model klasifikasi pohon keputusan untuk memprediksi apakah pelanggan bank kemungkinan menunggak pinjaman mereka.
R
Pemodelan dengan tidymodels di R
Kursus
Selesai
