Apprentissage automatique avec R : Fondamentaux du clustering et de la classification

Vous voulez découvrir des modèles cachés dans vos données et faire des prédictions précises avec R ? L'apprentissage automatique offre les outils pour résoudre ces problèmes complexes, mais se lancer avec les algorithmes de base peut sembler décourageant. Ce cours textuel vous guide à travers les concepts fondamentaux de l'apprentissage supervisé et non supervisé, en se concentrant spécifiquement sur la classification et le clustering. Vous acquerrez la confiance nécessaire pour préparer des ensembles de données, construire des modèles prédictifs et regrouper des données complexes à l'aide de bibliothèques R modernes. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les différences fondamentales entre la classification supervisée et le clustering non supervisé. - Construire des modèles de classification robustes à l'aide d'arbres de décision, de k-plus proches voisins et de régression logistique. - Regrouper des ensembles de données complexes à l'aide des algorithmes de clustering k-means et hiérarchique. - Appliquer les flux de travail modernes de tidymodels pour prétraiter les données et entraîner les modèles efficacement. - Évaluer les performances du modèle à l'aide de métriques clés telles que les courbes ROC, les matrices de confusion et l'analyse de silhouette. Vous commencerez par la terminologie essentielle de l'apprentissage automatique et les bases de la syntaxe R avant de passer étape par étape à travers des scénarios d'analyse de données pratiques. Chaque concept est renforcé par des explications écrites claires et des démonstrations de code structurées. Ce cours est conçu pour les débutants en science des données et en programmation R ; aucune expérience préalable en apprentissage automatique n'est requise. Commencez votre voyage dans l'apprentissage automatique avec R dès aujourd'hui.