Tidyverse で学ぶ Machine Learning

tidyverseへようこそ！このコースでは、tidyverseの学習をさらに進め、その知識を機械学習の概念に応用していきます。

このコースは、RのTidyverseツールを機械学習のワークフローに取り入れたい方に最適です。

機械学習モデルの評価

このコース全体を通して、Rのtidyverseツールを活用し、機械学習モデルを効率的に構築、探索、評価することに重点を置きます。

コースは、単一のデータフレーム内で複数のモデルを管理するための手法であるList Column Workflow（LCW）の紹介から始まります。 また、broomパッケージを使ってモデル出力を整形・探索する方法も扱い、複雑な結果をより解釈しやすくします。

tidyr と purrr の活用

回帰モデルと分類モデルの構築・評価を含む実践的な演習に取り組みます。 ハイパーパラメータを調整してモデルのパフォーマンスを最適化する手法を学びます。

tidyrやpurrrなどのパッケージを使って複雑なデータ操作やモデル評価を扱い、機械学習に対して整然と体系的なアプローチを実現します。

実践的な応用力を身につける

複数のケーススタディを通じて実践的な例を探り、たとえば gapminder データセットを使って線形モデルで平均寿命を予測する方法を学びます。

コースの終了時には、Tidyverseの原則を機械学習に適用するための強固な基礎が身につき、モデルを効率的かつ整然と再現性の高い方法で構築、調整、評価できるようになります。