Apprentissage automatique en R : Théorie et pratique de la modélisation prédictive

L'apprentissage automatique est le moteur de la prise de décision moderne basée sur les données, mais écrire du code sans comprendre la théorie sous-jacente peut conduire à des modèles peu fiables. Ce cours basé sur du texte comble le fossé entre les concepts mathématiques et la mise en œuvre pratique, vous donnant une base solide en science des données. Vous passerez de débutant à praticien confiant, capable de préparer des données, de sélectionner les bons algorithmes et d'évaluer les performances des modèles en utilisant R. En vous concentrant à la fois sur le « comment » et le « pourquoi », vous développerez l'intuition analytique nécessaire pour résoudre des problèmes réels de prédiction et de regroupement. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les principes théoriques fondamentaux des algorithmes d'apprentissage supervisé et non supervisé. - Construire des modèles prédictifs de régression et de classification en utilisant des écosystèmes R modernes comme tidymodels et caret. - Implémenter des techniques de clustering non supervisé, y compris k-means et le clustering hiérarchique, pour découvrir des modèles cachés. - Préparer et nettoyer des ensembles de données brutes en utilisant des flux de travail tidyverse pour un entraînement optimal des modèles. - Évaluer les performances des modèles en utilisant des métriques robustes, la validation croisée et les matrices de confusion. - Appliquer des méthodes d'ensemble comme Random Forests et Support Vector Machines à des problèmes de données complexes. Le cours commence par la terminologie essentielle de l'apprentissage automatique et les bases de la préparation des données avant de vous guider à travers des explications écrites étape par étape des techniques de modélisation prédictive et de clustering. Vous pratiquerez en lisant des analyses conceptuelles, en analysant des extraits de code et en complétant des exercices écrits structurés. Ce cours est conçu pour les aspirants scientifiques des données, analystes et chercheurs qui débutent en apprentissage automatique et souhaitent acquérir une base théorique et pratique solide en utilisant R. Aucune expérience préalable en apprentissage automatique n'est requise, bien qu'une familiarité de base avec la syntaxe R soit utile. Commencez à lire dès aujourd'hui pour libérer la puissance de la modélisation prédictive et du clustering en R.