Naukowiec ds. uczenia maszynowego w R

Opanuj kluczowe umiejętności, aby zdobyć pracę jako naukowiec ds. uczenia maszynowego! Rozszerzysz swoje umiejętności programowania w R o zestaw narzędzi do wykonywania uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego. Nauczysz się, jak przetwarzać dane do modelowania, trenować modele, wizualizować modele i oceniać ich wydajność oraz dostrajać ich parametry, aby uzyskać lepszą wydajność. W trakcie tego procesu poznasz podstawy statystyki bayesowskiej, przetwarzania języka naturalnego i Sparka.