R'de Makine Öğrenmesi: Öncelikli Modelleme Teorisi ve Uygulaması

Makine öğrenmesi, modern veri odaklı karar vermenin arkasındaki itici güçtür, ancak altta yatan teoriyi anlamadan kod yazmak güvenilmez modeller oluşturabilir.Bu metin tabanlı kurs, matematiksel kavramlar ve pratik uygulamalar arasındaki boşluğu doldurarak veri biliminde sağlam bir temel sağlar. Başlangıçtan, verileri hazırlama, doğru algoritmaları seçme ve R kullanarak model performansını değerlendirme yeteneğine sahip güvenilir bir pratisyene geçiş yapacaksınız. Hem "nasıl" hem de "niçin" üzerine odaklanarak, gerçek dünya tahmini ve gruplama sorunlarını çözmek için gerekli analitik sezgiyi geliştireceksiniz. Ne öğreneceksin: - Denetimli ve denetimsiz öğrenme algoritmalarının arkasındaki temel teorik ilkeleri anlamak. - Tidymodels ve caret gibi modern R ekosistemlerini kullanarak öngörülebilir gerileme ve sınıflandırma modelleri oluşturun. - Gizli paternleri keşfetmek için k-ortalamaları ve hiyerarşik kümelenme de dahil olmak üzere denetlenmemiş kümelenme tekniklerini uygulayın. - Optimal model eğitimi için tidyverse iş akışlarını kullanarak ham veri kümelerini hazırlayın ve temizleyin. - Güçlü metrik, çapraz doğrulama ve karmaşıklık matrisi kullanarak model performansını değerlendirin. - Karmaşık veri problemlerine rastgele ormanlar ve destek vektör makineleri gibi grup yöntemleri uygulayın. Kurs, temel makine öğrenimi terminolojisi ve veri hazırlama temelleriyle başlar ve ardından tahmini modelleme ve kümeleme tekniklerinin adım adım yazılı açıklamalarına yönlendirir. Kavramsal parçalanmaları okuyarak, kod parçalarını analiz ederek ve yapılmış yazılı egzersizleri tamamlayarak pratik yapacaksınız. Bu kurs, makine öğrenimine yeni başlayan ve R kullanarak güçlü bir teorik ve pratik temel oluşturmak isteyen umut verici veri bilimcileri, analistler ve araştırmacılar için tasarlanmıştır.R sintaksıyla temel bir tanışma olmasına rağmen, önceden makine eğitimi deneyimi gerekmez. R'de öngörülebilir modelleme ve kümeleme gücünü açmak için bugün okumaya başlayın.