Podstawy sztucznej inteligencji z R

Jeśli interesuje Cię sztuczna inteligencja, ale nie wiesz, od czego zacząć, odkryj, jak język programowania R, znany ze swojej potęgi statystycznej, zapewnia przejrzystą i dostępną ścieżkę do świata uczenia maszynowego. Ten kurs demistyfikuje AI, prowadząc przez niezbędną teorię i praktyczne zastosowanie. Nauczysz się przygotowywać dane, trenować modele predykcyjne do klasyfikacji i regresji oraz oceniać ich wydajność, wszystko w ramach nowoczesnego przepływu pracy R. Zakończysz z pewnością, aby budować własne modele i interpretować ich wyniki. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe pojęcia sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego i różnych rodzajów algorytmów uczenia się. - Naucz się czyścić, wstępnie przetwarzać i przygotowywać zbiory danych do modelowania za pomocą kluczowych pakietów R. - Buduj praktyczne modele uczenia się pod nadzorem dla zadań takich jak prognozowanie (regresja) i klasyfikacja. - Zastosuj techniki uczenia się bez nadzoru, takie jak klastrowanie k-means, aby odkryć ukryte wzorce w danych. - Opanuj ramy tidymodels dla nowoczesnego, ujednoliconego i uporządkowanego podejścia do całego procesu modelowania. - Ćwicz ocenę wydajności modelu i interpretowanie jego wyników, aby zrozumieć, co napędza jego prognozy. Kurs zaczyna się od podstawowej terminologii AI i przeglądu struktur danych R. Stamtąd przejdziesz przez praktyczne ćwiczenia obejmujące przygotowanie danych, szkolenie modelu i ocenę. Ten kurs jest przeznaczony dla absolutnych początkujących.Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie w sztucznej inteligencji lub uczeniu maszynowym, chociaż korzystna jest podstawowa znajomość składni R. Rozpocznij swoją podróż w świat AI z R już dziś.