Caret Öğrenmeniz İçin 3 Neden

Makine öğrenimi, veriden öğrenen ve öngörülerde bulunan algoritmaların incelenmesi ve uygulanmasıdır. Arama sonuçlarından kendi kendine giden arabalara kadar hayatımızın her alanında kendini göstermiştir ve veri bilimi dünyasında en heyecan verici, en hızlı büyüyen araştırma alanlarından biridir. Max Kuhn tarafından bakımı yapılan caret paketi, R topluluğunda kestirimsel modelleme ve gözetimli öğrenme için başvurulan pakettir. Bu yaygın olarak kullanılan paket, R'ın en güçlü makine öğrenimi olanaklarına tutarlı bir arayüz sunar. Daha fazla ikna mı lazım? Bu yazıda, caret paketini öğrenmeniz için 3 nedeni inceliyoruz. Ardından, caret paketinin ortak yazarları Zachary Deane-Mayer & Max Kuhn tarafından verilen DataCamp'in Makine Öğrenimi Araç Kutusu kursunu alabilirsiniz! 

1. Caret size veri bilimi alanında iş bulmada yardımcı olabilir

Veri bilimi iş ilanlarını okuyup “kestirimsel modelleme”, “sınıflandırma”, “regresyon” veya “makine öğrenimi” gibi kelimeleri gördünüz mü? Bir veri bilimi pozisyonu arıyorsanız, bu konuların tümünde deneyim ve bilgi sahibi olmanız beklenir. Neyse ki caret paketi bu konuda size destek olur. caret paketi, R ile makine öğrenimi için “İsviçre Çakısı” olarak bilinir; sezgisel ve tutarlı bir formatla pek çok görevi yerine getirebilir.

2. Caret en popüler R paketlerinden biridir 

caret paketi aylık 38.000'den fazla doğrudan indirme alır ve bu da onu R topluluğunun en popüler paketlerinden biri yapar. Bununla birlikte bol miktarda dokümantasyon ve faydalı eğitim içeriği gibi önemli avantajlar gelir. Yardımcı dokümantasyona ve topluluk örneklerine doğrudan R konsolunuzdan erişmek için Rdocumentation paketini kurabilirsiniz. Aşağıdaki kodu kopyalayıp yapıştırmanız yeterlidir: 

# Install and load RDocumentation for comprehensive help with R packages and functions
install.packages("RDocumentation")
library("RDocumentation")Altyapı:

Elbette, yaygın kullanılan bir paketi öğrenmenin bir başka faydası da ekip arkadaşlarınızın da büyük olasılıkla çalışmalarında caret kullanıyor olmasıdır – bu da projelerde daha kolay işbirliği yapabileceğiniz anlamına gelir. Ayrıca, caret çok sayıda ek makine öğrenimi ve modelleme paketi için bir bağımlılık paketidir. caret'in nasıl çalıştığını anlamak, daha da faydalı R paketlerini öğrenmeyi kolaylaştırır ve akıcı hale getirir. 

3. Caret öğrenmesi kolay ama çok güçlüdür

Eğer R'a yeni başladıysanız, caret paketi karmaşık görevleri gerçekleştirmek için kolay bir arayüz sunar. Örneğin, tek ve uygun bir formatla birden fazla model türünü eğitebilirsiniz. Ayrıca çeşitli parametre kombinasyonlarını izleyebilir ve performansı değerlendirerek inşa etmeye çalıştığınız model üzerindeki etkilerini anlayabilirsiniz. Ek olarak, caret paketi belirli bir problem için modellerin doğruluğunu ve performansını karşılaştırarak en uygun modele karar vermenize yardımcı olur.

Aşağıdaki kod alıştırmasını tamamlayarak caret ile model kurmanın ve değer tahmin etmenin ne kadar kolay olduğunu görün. Biz mtcars veri kümesini bir eğitim kümesi olan train ve bir test kümesi olan test olarak çoktan böldük. Her iki nesne de konsolda kullanılabilir. Amacınız, test veri setindeki her bir arabanın mil başına galon değerini, ağırlıklarına göre tahmin etmektir. caret paketinin bu görevi yalnızca iki satır kodla nasıl hallettiğini kendiniz görün!

# Finish the model by replacing the blank with the `train` object
mtcars_model <- train(mpg ~ wt, data = ___, method = "lm")

# Predict the mpg of each car by replacing the blank with the `test` object
results <- predict(mtcars_model, newdata = ___)
       
# Print the `results` object
results

Caret'i kendiniz öğrenmek ister misiniz?

Şanslısınız! DataCamp, yepyeni bir R'da Caret ile Makine Öğrenimi kursu yayımladı. Kurs, caret paketinin ortak yazarları Max Kuhn ve Zachary Deane-Mayer tarafından veriliyor. Paketi yazan kişilerden doğrudan 24 video ve 88 etkileşimli alıştırma ile öğreneceksiniz. Kursta ayrıca, caret becerilerinizi sınamanıza ve pratik makine öğrenimi deneyimi kazanmanıza olanak tanıyan bir müşteri kaybı vaka çalışması da yer alıyor. Daha ne bekliyorsunuz? Kursa şimdi katılın!