After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
코스 설명
Tidymodels는 Machine Learning 워크플로를 간소화하도록 설계된 강력한 R 패키지 모음입니다. 교차 검증을 위해 데이터셋을 분할하고, tidymodels의 recipes 패키지로 데이터를 전처리하며, Machine Learning 알고리즘을 미세 조정하는 방법을 배워 보세요. 모델 객체를 정의하고 모델링 워크플로를 만드는 핵심 개념도 익힙니다. 그런 다음, 주택 가격을 예측하고 직원의 이직 위험을 분류하는 실제 문제에 적용해 봅니다.
사전 요구 사항
커리큘럼
코스 개요
1
tidymodels로 하는 Machine Learning
이 챕터에서는 tidymodels를 구성하는 다양한 R 패키지 생태계를 살펴보고, 이들이 Machine Learning 워크플로를 어떻게 간소화하는지 배웁니다. 이어서 배운 tidymodels 기술을 활용해 워싱턴주 시애틀의 주택 판매 가격을 예측해 봅니다.
2
분류 모델
분류 모델을 학습하여 범주형 결과를 예측하는 방법을 배웁니다. 지금까지 익힌 기술을 바탕으로 통신 회사 고객이 서비스를 해지할 가능성을 예측해 보세요.
3
특성 공학
recipes 패키지를 사용해 특성 공학 파이프라인을 구성하는 방법을 알아봅니다. 수치형과 범주형 데이터를 준비해 Machine Learning 알고리즘이 더 나은 예측을 하도록 돕습니다.
4
워크플로와 하이퍼파라미터 튜닝
이제 워크플로를 사용해 모델링 과정을 간소화하고, 교차 검증과 하이퍼파라미터 튜닝으로 모델을 미세 조정해 보겠습니다. 은행 고객이 대출을 연체할 가능성을 예측하는 의사결정나무 분류 모델을 튜닝하는 방법을 배우게 됩니다.
R
R에서 tidymodels로 모델링하기
코스
완료
