Machine Learning no tidyverse

Boas-vindas ao curso! Neste curso, você continuará sua jornada para aprender o tidyverse e aplicar seu conhecimento aos conceitos de aprenzidado de máquina.

Este curso é ideal se você quer integrar as ferramentas Tidyverse do R aos seus fluxos de trabalho de aprenzidado de máquina.

Avaliando modelos de aprenzidado de máquina

Ao longo deste curso, você vai se concentrar em aproveitar as ferramentas do tidyverse em R para construir, explorar e avaliar modelos de aprenzidado de máquina com eficiência.

O curso começa apresentando o List Column Workflow (LCW), um método para gerenciar vários modelos dentro de um único dataframe. Também aborda o uso do pacote broom para organizar e explorar os resultados do modelo, tornando os resultados complexos mais interpretáveis.

Utilizando tidyr e purrr

Trabalhe em exercicio práticos, incluindo a construção e avaliação de modelos de regressão, além de modelos de classificação. Explore técnicas para ajustar hiperparâmetros e otimizar o desempenho do modelo.

Você usará pacotes como tidyr e purrr para lidar com manipulações complexas de dados e avaliações de modelos, garantindo uma abordagem organizada e sistemática para o aprenzidado de máquina.

Adquira aplicação no mundo real

Explore exemplos do mundo real por meio de vários estudos de caso, como o uso do conjunto de dados gapminder para prever a expectativa de vida com modelos lineares.

Ao final do curso, você terá uma base sólida na aplicação dos princípios do Tidyverse ao aprenzidado de máquina, permitindo que você construa, ajuste e avalie modelos de forma eficiente, organizada e reproduzível.