Kurs
Tidyverse ile Machine Learning
Orta SeviyeBeceri Seviyesi
Güncel 12.2022
RMachine Learning5 sa15 video52 Egzersiz4,300 XP16,350Başarı Belgesi
Ücretsiz Hesabınızı Oluşturun
Google ile devam edinDaha fazla seçenek gösterveya
Devam ederek Kullanım Şartlarımızı, Gizlilik Politikamızı ve verilerinizin ABD’de saklandığını kabul etmiş olursunuz.
Binlerce şirketten öğrencinin sevgisini kazandı
Bir Ekibi Eğitiyor musunuz?
İşletmeler için deneyinKurs Açıklaması
Bu kurs, R'nin Tidyverse araçlarını makine öğrenimi iş akışlarınıza entegre etmek istiyorsanız idealdir.
Makine öğrenimi modellerinin değerlendirilmesi
Bu kurs boyunca, R'deki tidyverse araçlarını kullanarak makine öğrenimi modellerini verimli bir şekilde oluşturmaya, keşfetmeye ve değerlendirmeye odaklanacaksınız.Kurs, tek bir veri çerçevesi içinde birden fazla modeli yönetmek için kullanılan bir yöntem olan Liste Sütunu İş Akışı (LCW) ile başlar. Ayrıca, broom paketini kullanarak model çıktılarını düzenlemeyi ve keşfetmeyi de kapsar, böylece karmaşık sonuçları daha anlaşılır hale getirir.
tidyr ve purrr kullanımı
Sınıflandırma modelleriyle birlikte regresyon oluşturma ve değerlendirme gibi pratik alıştırmalar yapın. Model performansını optimize etmek için hiperparametreleri ayarlama tekniklerini keşfedin.Tidyr ve purrr gibi paketleri kullanarak karmaşık veri işlemlerini ve model değerlendirmelerini gerçekleştirecek, makine öğrenimine düzenli ve sistematik bir yaklaşım sağlayacaksınız.
Gerçek dünya uygulamaları kazanın
Gapminder veri setini kullanarak doğrusal modellerle yaşam beklentisini tahmin etmek gibi çok sayıda vaka çalışmasıyla gerçek hayattan örnekleri keşfedin.Kursun sonunda, Tidyverse ilkelerini makine öğrenimine uygulamak için sağlam bir temel kazanacak ve modelleri düzenli ve tekrarlanabilir bir şekilde verimli bir şekilde oluşturma, ayarlama ve değerlendirme becerisi kazanacaksınız.
Önkoşullar
Modeling with Data in the Tidyverse1
"Düzenli" Machine Learning'in Temelleri
Bu bölüm seni tidyverse içinde Machine Learning’in belkemiği olan Liste Sütunu İş Akışı (LCW) ile tanıştıracak. LCW, tek bir veri çerçevesinde birçok modelle çalışmanı sağlayacak.
Bu bölüm ayrıca, modellerini keşfetmek için broom paketinin temel kavramlarına giriş yapacak.
Bu bölüm ayrıca, modellerini keşfetmek için broom paketinin temel kavramlarına giriş yapacak.
2
broom ile Birden Çok Model
Bu bölüm, 77 modelin özniteliklerini oluşturmak ve keşfetmek için Liste Sütunu İş Akışı’ndan yararlanır. Tüm bu modelleri çok boyutlu bir bakış açısıyla anlamak için broom paketindeki araçları kullanacaksın.
3
Regresyon Modelleri: Kur, Ayarla ve Değerlendir
Bu bölümde, Liste Sütunu İş Akışı’nı kullanarak regresyon modelleri kurmayı, ayarlamayı ve değerlendirmeyi öğreneceksin. İki tür modelle çalışma şansın olacak: doğrusal modeller ve random forest modelleri.
4
Sınıflandırma Modelleri: Kur, Ayarla ve Değerlendir
Bu bölümde vites değiştirip sınıflandırma modelleri kurmayı, ayarlamayı ve değerlendirmeyi öğreneceksin.
Tidyverse ile Machine Learning
Kurs Tamamlandı
Başarı Belgesi Kazanın
Bu kimlik bilgisini LinkedIn profilinize, özgeçmişinize veya CV'nize ekleyinSosyal medyada ve performans incelemenizde paylaşınŞimdi kaydolun
Bugün 19 milyondan fazla öğrenciye katılın ve Tidyverse ile Machine Learning eğitimine başlayın!
Ücretsiz Hesabınızı Oluşturun
Google ile devam edinDaha fazla seçenek gösterveya
Devam ederek Kullanım Şartlarımızı, Gizlilik Politikamızı ve verilerinizin ABD’de saklandığını kabul etmiş olursunuz.
DataCamp for Mobile ile veri becerilerinizi geliştirin
Mobil kurslarımız ve günde 5 dakikalık kodlama görevlerimizle hareket halindeyken ilerleme kaydedin.