วิทยาศาสตร์การเรียนรู้ของเครื่องด้วย R

การเรียนรู้ของเครื่องกำลังเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรม และ R ยังคงเป็นหนึ่งในภาษาที่ทรงพลังที่สุดสำหรับการสร้างแบบจำลองทางสถิติและการวิเคราะห์ข้อมูล หลักสูตรแบบข้อความนี้จะแนะนำคุณตลอดแนวคิดและโค้ดที่จำเป็นในการสร้าง ประเมิน และปรับใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง คุณจะเปลี่ยนจากการจัดการข้อมูลพื้นฐานไปสู่การออกแบบโมเดลการคาดการณ์ที่ซับซ้อน โดยการอ่านคำอธิบายโดยละเอียด วิเคราะห์โค้ดตัวอย่างที่มีโครงสร้าง และทำแบบฝึกหัดเชิงแนวคิด คุณจะเชี่ยวชาญขั้นตอนการทำงานที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมืออาชีพใช้ สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้: ทำความเข้าใจแนวคิดพื้นฐานของการเรียนรู้ของเครื่อง รวมถึงความแตกต่างระหว่างการเรียนรู้แบบมีผู้สอนและไม่มีผู้สอน; เตรียมและประมวลผลข้อมูลดิบโดยใช้ขั้นตอนการทำงานของ R ที่ทันสมัยและเทคนิคการทำวิศวกรรมคุณลักษณะ; ฝึกฝนและปรับแต่งโมเดลการคาดการณ์โดยใช้ระบบนิเวศ tidymodels ที่ทรงพลัง; ประเมินประสิทธิภาพของโมเดลโดยใช้เมตริกหลัก การตรวจสอบข้าม และเทคนิคการตรวจสอบ; สำรวจหัวข้อขั้นสูง เช่น การประมวลผลภาษาธรรมชาติเบื้องต้นและหลักการเรียนรู้ของเครื่องที่ปรับขนาดได้ หลักสูตรเริ่มต้นด้วยคำจำกัดความหลักและรากฐานทางสถิติก่อนที่จะก้าวไปสู่เทคนิคการสร้างแบบจำลองเชิงปฏิบัติ คุณจะได้สำรวจการถดถอย การจำแนกประเภท การจัดกลุ่ม และการปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์ผ่านคู่มือที่เป็นลายลักษณ์อักษรที่ครอบคลุม หลักสูตรนี้ออกแบบมาสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักวิเคราะห์ที่ต้องการซึ่งมีความคุ้นเคยพื้นฐานกับ R และต้องการเชี่ยวชาญด้านการเรียนรู้ของเครื่อง ไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์ด้านการเรียนรู้ของเครื่องมาก่อน เริ่มอ่านวันนี้เพื่อสร้างชุดเครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องของคุณด้วย R