Machine Learning nel tidyverse

Ciao, benvenuto nel mondo di tidyverse! In questo corso continuerai il tuo percorso di apprendimento del tidyverse e applicherai le tue conoscenze ai concetti di machine learning.

Questo corso è perfetto se vuoi integrare gli strumenti Tidyverse di R nei tuoi flussi di lavoro di machine learning.

Valutare i modelli di apprendimento automatico

Durante questo corso ti concentrerai sull'utilizzo degli strumenti tidyverse in R per creare, esplorare e valutare in modo efficiente i modelli di machine learning.

Il corso inizia con una presentazione del List Column Workflow (LCW), un modo per gestire più modelli all'interno di un unico dataframe. Si parla anche di come usare il pacchetto broom per sistemare ed esplorare i risultati dei modelli, rendendo più facili da capire i risultati complicati.

Usare tidyr e purrr

Fai un po' di pratica con esercizi pratici, tipo costruire e valutare modelli di regressione e classificazione. Scopri come regolare gli iperparametri per migliorare le prestazioni del modello.

Userai pacchetti come tidyr e purrr per gestire manipolazioni di dati complesse e valutazioni di modelli, assicurando un approccio ordinato e sistematico all'apprendimento automatico.

Ottieni un'applicazione nel mondo reale

Scopri esempi reali attraverso diversi casi di studio, come usare il set di dati Gapminder per prevedere l'aspettativa di vita con modelli lineari.

Alla fine del corso, avrai una solida base nell'applicazione dei principi di Tidyverse all'apprendimento automatico, che ti permetterà di costruire, mettere a punto e valutare modelli in modo efficiente, ordinato e riproducibile.