การสร้างโมเดลแบบไม่เชิงเส้นด้วย Generalized Additive Models (GAMs) ใน R

Generalized Additive Models เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังสำหรับทั้งการพยากรณ์และการอนุมาน มีความยืดหยุ่นมากกว่าโมเดลเชิงเส้น และเข้าใจได้ง่ายกว่าวิธีแบบ black-box โดย GAMs จะสร้างแบบจำลองความสัมพันธ์ในข้อมูลในรูปแบบฟังก์ชันไม่เชิงเส้นที่ปรับตัวได้ดีกับข้อมูลและปัญหา data science หลากหลายประเภท ในคอร์สนี้ จะได้เรียนรู้ว่า GAMs ทำงานอย่างไร และวิธีสร้างโมเดลด้วยแพ็กเกจยอดนิยมอย่าง mgcv รวมถึงวิธีตีความ อธิบาย และแสดงผลโมเดล ตลอดจนการวินิจฉัยและแก้ไขปัญหาที่เกิดขึ้น จะได้ฝึกงานกับชุดข้อมูลหลากหลาย ได้แก่ ข้อมูลสมรรถนะรถยนต์สำหรับสร้างโมเดลแบบผสมเชิงเส้นและไม่เชิงเส้น ข้อมูลมลพิษในดินสำหรับสร้างโมเดลเชิงพื้นที่ และข้อมูลพฤติกรรมการซื้อของผู้บริโภคสำหรับการจำแนกประเภทและการพยากรณ์ เมื่อจบคอร์สนี้ จะมีชุดเครื่องมือสำหรับแก้ปัญหา data science ได้หลากหลายรูปแบบ