Efter att ha gått de här kurserna känner jag mig trygg med att skapa professionella visualiseringar och dashboards
Shoebur RahmanInköpsspecialist, Giz Bangladesh
Kursbeskrivning
Tidymodels är en kraftfull samling R-paket som är utformad för att effektivisera maskininlärningsarbetsflöden. Lär dig att dela upp datamängder för korsvalidering, förbehandla data med tidymodels receptpaket och finjustera maskininlärningsalgoritmer. Du lär dig viktiga koncept som att definiera modellobjekt och skapa modelleringsarbetsflöden. Sedan tillämpar du dina kunskaper för att förutsäga bostadspriser och klassificera anställda efter deras risk att lämna ett företag.
Förkunskapskrav
Kursplan
Kursöversikt
1
Maskininlärning med tidymodels
I det här kapitlet utforskar du det rika ekosystemet av R-paket som driver tidymodels och lär dig hur de kan effektivisera dina maskininlärningsarbetsflöden. Sedan sätter du dina tidymodels-kunskaper på prov genom att förutsäga försäljningspriser på bostäder i Seattle, Washington.
- tidymodels-ekosystemet50 XP
- Paket i tidymodels100 XP
- Skapa tränings- och testdatamängder100 XP
- Fördelning av utfallsvariabelns värden100 XP
- Linjär regression med tidymodels50 XP
- Anpassa en linjär regressionsmodell100 XP
- Utforska skattade modellparametrar50 XP
- Förutsäga huspriser100 XP
- Utvärdera modellens prestanda50 XP
- Modellprestandamått100 XP
- R²-diagram100 XP
- Slutför modellanpassningen med last_fit()100 XP
2
Klassificeringsmodeller
Lär dig att förutsäga kategoriska utfall genom att träna klassificeringsmodeller. Med de kunskaper du har skaffat dig hittills förutsäger du sannolikheten för att kunder ska avsluta sin tjänst hos ett telekomföretag.
3
Feature Engineering
Lär dig att bygga feature engineering-pipelines med paketet recipes. Du förbereder numeriska och kategoriska data för att hjälpa maskininlärningsalgoritmer att optimera dina förutsägelser.
4
Arbetsflöden och hyperparameterjustering
Nu är det dags att effektivisera modelleringsprocessen med hjälp av arbetsflöden och finjustera modeller med korsvalidering och hyperparameterjustering. Du lär dig att justera en beslutsträdsklassificeringsmodell för att förutsäga om en banks kunder sannolikt kommer att misslyckas med sina lånebetalningar.
R
Modellering med tidymodels i R
Kurs
slutförd
