Cercetător în învățarea automată în R

În acest curs vei învăța bazele machine learning pentru clasificare.

În acest curs vei învăța cum să prezici evenimente viitoare folosind regresie liniară, modele aditive generalizate, păduri aleatoare și xgboost.

Learn the principles of feature engineering for machine learning models and how to implement them using the R tidymodels framework.

Acest curs oferă o introducere în clustering și reducerea dimensionalității în R din perspectiva învățării automate.

Folosește pachetele tidyr și purrr din tidyverse pentru a genera, explora și evalua modele de machine learning.

Învață să realizezi regresie liniară și logistică cu mai multe variabile explicative.

Dezvoltă o intuiție solidă despre cum funcționează clusteringul ierarhic și k-means și învață să le aplici pentru a extrage insight-uri din datele tale.

Acest curs predă ideile esențiale din machine learning, precum cum să construiești și să evaluezi modele predictive.

Optimizează-ți fluxurile de lucru de machine learning cu tidymodels.

Învață să folosești modele bazate pe arbori și ansambluri pentru a face predicții de clasificare și regresie cu tidymodels.

Învață tehnici de reducere a dimensionalității în R și stăpânește selecția și extragerea de caracteristici pentru propriile date și modele.

Acest curs prezintă support vector machine (SVM) printr-o abordare intuitivă, vizuală.

Află ce este analiza bayesiană a datelor, cum funcționează și de ce este un instrument util în trusa ta de data science.

Învață să ajustezi hiperparametrii modelului pentru a obține cele mai bune rezultate predictive.

Învață să folosești metode de estimare bayesiană pentru a face inferențe mai bune despre modelele de regresie liniară.

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

Învață să rulezi analiza big data cu Spark și pachetul sparklyr în R și explorează Spark MLIb în doar 4 ore.