Chuyển đến nội dung chính

Khóa học

Machine Learning trong tidyverse

Trung cấpTrình độ kỹ năng

Đã cập nhật tháng 12, 2022

Bắt Đầu Khóa Học Miễn Phí

RMachine Learning

5 gio

15 video

52 Bài tập

4,300 XP

16,350

Giấy chứng nhận Thành tích

Được người học tại hàng ngàn công ty yêu thích

Đào tạo một đội ngũ?

Dùng thử cho Doanh nghiệp

Mô tả khóa học

Khóa học này sẽ hướng dẫn bạn tận dụng các công cụ trong "tidyverse" để xây dựng, khám phá và đánh giá các mô hình Machine Learning. Kết hợp các gói tidyr và purrr, bạn sẽ xây dựng nền tảng để làm việc với các đối tượng mô hình phức tạp theo cách "tidy". Bạn cũng sẽ học cách dùng gói broom để khám phá các mô hình đã tạo. Tiếp đó, bạn sẽ được giới thiệu bộ công cụ trong quy trình train–test–validate, giúp bạn đánh giá hiệu suất của cả mô hình phân loại và hồi quy, đồng thời cung cấp thông tin cần thiết để tối ưu hiệu suất mô hình thông qua tinh chỉnh siêu tham số (hyperparameter tuning).

Điều kiện tiên quyết

Modeling with Data in the Tidyverse

1

Nền tảng Machine Learning theo kiểu "tidy"

Chương này sẽ giới thiệu xương sống của Machine Learning trong tidyverse: List Column Workflow (LCW). LCW giúp bạn làm việc với nhiều mô hình trong một dataframe.
Chương này cũng giới thiệu các kiến thức nền tảng về gói broom để khám phá mô hình của bạn.

Nền tảng Machine Learning theo phong cách "tidy"

Lồng (nest) dữ liệu của bạn

Bỏ lồng dữ liệu (Unnesting)

Khám phá một ô đã lồng nhau

Họ hàm map

Ánh xạ dữ liệu của bạn

Kỳ vọng kiểu đầu ra khi map

Ánh xạ nhiều mô hình

Làm gọn mô hình với broom

Ba cách để "tidy" mô hình của bạn

Trích xuất thống kê mô hình theo kiểu tidy

Bổ sung dữ liệu (augment) của bạn

Bắt Đầu Chương

2

Nhiều mô hình với broom

Chương này vận dụng List Column Workflow để xây dựng và khám phá thuộc tính của 77 mô hình. Bạn sẽ dùng các công cụ từ gói broom để có cái nhìn đa chiều về tất cả các mô hình này.

Khám phá các hệ số giữa nhiều mô hình

Tidy các hệ số của mô hình

Chúng ta có thể rút ra gì về 77 quốc gia này?

Đánh giá độ khớp của nhiều mô hình

Lướt qua độ khớp của các mô hình

Các mô hình khớp tốt nhất và tệ nhất

Quan sát trực quan độ khớp của nhiều mô hình

Augment các giá trị fitted của từng mô hình

Khám phá các mô hình khớp tốt nhất và tệ nhất của bạn

Cải thiện độ khớp của mô hình của bạn

Xây dựng mô hình tốt hơn

Dự đoán tương lai

Bắt Đầu Chương

3

Xây dựng, tinh chỉnh & đánh giá mô hình hồi quy

Trong chương này, bạn sẽ học cách sử dụng List Column Workflow để xây dựng, tinh chỉnh và đánh giá các mô hình hồi quy. Bạn sẽ có cơ hội làm việc với hai loại mô hình: mô hình tuyến tính và mô hình rừng ngẫu nhiên (random forest).

Chia tập huấn luyện, kiểm tra và xác nhận

Tách tập kiểm tra – huấn luyện

Các data frame cho cross-validation

Đo lường hiệu suất cross-validation

Xây dựng các mô hình có cross-validation

Chuẩn bị cho bước đánh giá

Đánh giá hiệu suất mô hình

Xây dựng và tinh chỉnh mô hình random forest

Xây dựng mô hình random forest

Đánh giá mô hình random forest

Tinh chỉnh mô hình của bạn

Tham số cho hiệu suất tốt nhất

Đo lường hiệu năng trên tập kiểm tra

Xây dựng & đánh giá mô hình tốt nhất

Bắt Đầu Chương

4

Xây dựng, tinh chỉnh & đánh giá mô hình phân loại

Trong chương này, bạn sẽ chuyển trọng tâm sang xây dựng, tinh chỉnh và đánh giá các mô hình phân loại.

Mô hình hồi quy logistic

Chuẩn bị các phần train-test-validate

Xây dựng mô hình có kiểm định chéo

Đánh giá mô hình phân loại

Dự đoán từ một mô hình đơn lẻ

Đánh giá hiệu năng của một mô hình

Chuẩn bị cho đánh giá hiệu năng bằng cross-validation

Tính hiệu suất cross-validated

Random forest cho phân loại

Tinh chỉnh mô hình random forest

Hiệu năng random forest

Xây dựng mô hình phân loại cuối cùng

Đo lường hiệu năng mô hình cuối cùng

Tổng kết

Bắt Đầu Chương

Machine Learning trong tidyverse

Hoàn
Thành

Nhận Giấy Chứng Nhận Hoàn Thành

Thêm chứng chỉ này vào hồ sơ LinkedIn, CV hoặc sơ yếu lý lịch của ban
Chia sẻ trên mạng xã hội và trong đánh giá hiệu suất của banĐăng ký ngay

Tham gia cùng hơn 19 triệu học viên và bắt đầu Machine Learning trong tidyverse ngay hôm nay!

Phát triển kỹ năng dữ liệu với DataCamp cho thiết bị di động

Tiến bộ mọi lúc mọi nơi với các khóa học cho thiết bị di động và thử thách lập trình 5 phút hằng ngày.