Name: Machine Learning com caret em R
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Descrição do curso

Machine Learning é o estudo e a aplicação de algoritmos que aprendem com os dados e fazem previsões. Dos resultados de busca aos carros autônomos, está presente em todas as áreas da nossa vida e é uma das áreas mais empolgantes e de crescimento mais rápido na ciência de dados. Este curso apresenta as grandes ideias de Machine Learning: como construir e avaliar modelos preditivos, como ajustá-los para obter o melhor desempenho, como pré-processar dados para melhorar os resultados e muito mais. Ao longo do curso, você vai usar o popular pacote caret do R, que oferece uma interface consistente para os recursos mais poderosos de Machine Learning no R.

Pré-requisitos

Introduction to Regression in R

Programa de estudos

Conteúdo do curso

Modelos de Regressão: Ajustando e Avaliando seu Desempenho

No primeiro capítulo deste curso, você vai ajustar modelos de regressão com train() e avaliar seu desempenho fora da amostra usando validação cruzada e root-mean-square error (RMSE).

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Modelos de Classificação: Ajustando e Avaliando seu Desempenho

Neste capítulo, você vai ajustar modelos de classificação com train() e avaliar seu desempenho fora da amostra usando validação cruzada e a área sob a curva (AUC).

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Ajuste de Parâmetros do Modelo para Melhorar o Desempenho

Neste capítulo, você vai usar a função train() para ajustar parâmetros do modelo por meio de validação cruzada e busca em grade.

Começar capítulo

Pré-processamento de Dados

Neste capítulo, você vai praticar o uso de train() para pré-processar dados antes de ajustar modelos, aumentando sua capacidade de fazer previsões precisas.