Cientista de aprendizado de máquina in R

Neste curso, você aprenderá os conceitos básicos de aprendizado de máquina para classificação.

Aprenda a prever eventos futuros usando regressão linear, modelos aditivos generalizados, florestas aleatórias e xgboost.

Aprenda princípios de engenharia de features no aprendizado de máquina e como aplicá-los com o tidymodels no R.

Este curso apresenta o agrupamento e a redução de dimensionalidade em R sob a ótica do aprendizado de máquina.

Leverage tidyr and purrr packages in the tidyverse to generate, explore, and evaluate machine learning models.

Aprenda a realizar regressão linear e logística com múltiplas variáveis explicativas.

Develop a strong intuition for how hierarchical and k-means clustering work and learn how to apply them to extract insights from your data.

Esse curso ensina as principais ideias do machine learning, como construir e avaliar modelos preditivos.

Aprenda a otimizar seus fluxos de trabalho de aprendizado de máquina com tidymodels.

Aprenda a usar modelos baseados em árvores e conjuntos para fazer previsões de classificação e regressão com tidymodels.

Aprenda técnicas de redução de dimensionalidade em R e domine a seleção e extração de recursos para seus próprios dados e modelos.

This course will introduce the support vector machine (SVM) using an intuitive, visual approach.

Learn what Bayesian data analysis is, how it works, and why it is a useful tool to have in your data science toolbox.

Aprenda a ajustar os hiperparâmetros do seu modelo para obter os melhores resultados preditivos.

Aprenda a usar métodos de estimativa bayesiana para fazer melhores inferências sobre modelos de regressão linear.

Build a regression model for a DVD rental firm to predict rental duration. Evaluate models to recommend the best one.

Aprenda a fazer análises de big data usando o Spark e o pacote sparklyr no R, e conheça o Spark MLIb em apenas 4 horas.