머신러닝 기초 R에서

이 과정에서는 분류를 위한 머신러닝 기초를 학습합니다.

이 강의에서는 선형 회귀, Generalized Additive Models, Random Forests, XGBoost로 미래 사건을 예측하는 방법을 학습합니다.

Help a fast food chain save money and place more accurate orders by building a model to predict food sales.

This course provides an intro to clustering and dimensionality reduction in R from a machine learning perspective.

이 과정은 예측 모델을 구축하고 평가하는 방법과 같은 머신 러닝의 핵심 개념을 가르칩니다.

tidymodels로 머신러닝 워크플로를 효율적으로 구축하는 방법을 배우십시오.

tidymodels로 트리 기반 모델과 앙상블을 활용해 분류·회귀 예측 방법을 학습합니다.