După ce am parcurs aceste cursuri, mă simt încrezător să creez vizualizări și tablouri de bord profesionale
Shoebur RahmanSpecialist în achiziții, Giz Bangladesh
Descrierea cursului
tidymodels este o suită puternică de pachete R concepută pentru a simplifica fluxurile de lucru în învățarea automată. Vei învăța să împarți seturi de date pentru validare încrucișată, să preprocesezi date cu pachetul recipes din tidymodels și să ajustezi fin algoritmii de învățare automată. Vei aprofunda concepte esențiale, precum definirea obiectelor de tip model și crearea fluxurilor de modelare. Apoi, îți vei aplica abilitățile pentru a prezice prețurile locuințelor și a clasifica angajații în funcție de riscul de a părăsi compania.
Cerințe prealabile
Programă
Planul cursului
1
Învățare automată cu tidymodels
În acest capitol, vei explora ecosistemul bogat de pachete R care stau la baza tidymodels și vei descoperi cum pot simplifica fluxurile tale de lucru în învățarea automată. Apoi, îți vei pune abilitățile dobândite la treabă, prezicând prețurile de vânzare ale locuințelor din Seattle, Washington.
- Ecosistemul tidymodels50 XP
- Pachetele tidymodels100 XP
- Crearea seturilor de antrenament și de testare100 XP
- Distribuția valorilor variabilei de rezultat100 XP
- Regresie liniară cu tidymodels50 XP
- Antrenarea unui model de regresie liniară100 XP
- Explorarea parametrilor estimați ai modelului50 XP
- Predicția prețurilor de vânzare a locuințelor100 XP
- Evaluarea performanței modelului50 XP
- Metrici de performanță ale modelului100 XP
- Graficul R pătrat100 XP
- Procesul complet de antrenare a modelului cu last_fit()100 XP
2
Modele de clasificare
Află cum să prezici rezultate categorice antrenând modele de clasificare. Folosind abilitățile acumulate până acum, vei prezice probabilitatea ca un client să renunțe la serviciile unei companii de telecomunicații.
3
Ingineria caracteristicilor
Descoperă cum să construiești pipeline-uri de inginerie a caracteristicilor cu pachetul recipes. Vei pregăti date numerice și categorice pentru a ajuta algoritmii de învățare automată să optimizeze predicțiile tale.
4
Fluxuri de lucru și ajustarea hiperparametrilor
A venit momentul să eficientizezi procesul de modelare folosind fluxuri de lucru și să ajustezi fin modelele prin validare încrucișată și ajustarea hiperparametrilor. Vei învăța cum să ajustezi un model de clasificare bazat pe arbori de decizie pentru a prezice dacă clienții unei bănci sunt predispuși să nu își ramburseze creditul.
R
Modelare cu tidymodels în R
Curs
finalizat
