Machine Learning trong tidyverse

Chào mừng bạn đến với tidyverse! Trong khóa học này, bạn sẽ tiếp tục hành trình học tidyverse và áp dụng kiến thức của mình vào các khái niệm học máy.

Khóa học này lý tưởng nếu bạn đang muốn tích hợp các công cụ Tidyverse của R vào quy trình làm việc học máy của mình.

Đánh giá các mô hình học máy

Trong suốt khóa học này, bạn sẽ tập trung vào việc tận dụng các công cụ tidyverse trong R để xây dựng, khám phá và đánh giá các mô hình học máy một cách hiệu quả.

Khóa học bắt đầu bằng việc giới thiệu List Column Workflow (LCW), một phương pháp để quản lý nhiều mô hình trong một dataframe duy nhất. Nó cũng đề cập đến việc sử dụng gói broom để dọn dẹp và khám phá đầu ra của mô hình, giúp các kết quả phức tạp trở nên dễ diễn giải hơn.

Sử dụng tidyr và purrr

Thực hành qua các bài tập thực tế, bao gồm xây dựng và đánh giá mô hình hồi quy cùng với mô hình phân loại. Khám phá các kỹ thuật tinh chỉnh siêu tham số để tối ưu hóa hiệu suất mô hình.

Bạn sẽ sử dụng các gói như tidyr và purrr để xử lý các thao tác dữ liệu phức tạp và đánh giá mô hình, đảm bảo một cách tiếp cận gọn gàng và có hệ thống đối với học máy.

Nâng cao khả năng ứng dụng thực tế

Khám phá các ví dụ thực tế thông qua nhiều nghiên cứu tình huống, chẳng hạn như sử dụng bộ dữ liệu gapminder để dự đoán tuổi thọ bằng các mô hình tuyến tính.

Đến cuối khóa học, bạn sẽ có nền tảng vững chắc trong việc áp dụng các nguyên tắc Tidyverse vào học máy, giúp bạn xây dựng, tinh chỉnh và đánh giá mô hình một cách hiệu quả theo phương pháp gọn gàng và có thể tái lập.