Статистическое моделирование и машинное обучение с R

В эпоху изобилия данных способность извлекать значимые выводы является критическим навыком для любого профессионала. Машинное обучение предоставляет инструменты для преобразования необработанной информации в практические стратегии и надежные прогнозы. Этот курс приведет вас от новичка к уверенному практикующему, обучая вас тому, как применять R к реальным статистическим проблемам. Вы научитесь выходить за рамки простого наблюдения и начнете предсказывать результаты, используя стандартные методы моделирования, с помощью письменных объяснений и упражнений, ориентированных на код. Что вы узнаете: - Понять основные понятия статистического моделирования и терминологии машинного обучения - Практикуем манипулирование данными и исследование с использованием современных библиотек R и tidyverse - Построение и оценка моделей предсказания с использованием деревьев решений и методов ансамблей - Применять алгоритмы кластеризации для выявления естественных группировок и закономерностей в рамках наборов данных - внедрение методов проверки достоверности моделей, таких, как перекрестная проверка, для обеспечения достоверных результатов; - Анализировать производительность модели с использованием таких показателей, как точность, точность и восстановление - Изучить этические последствия машинного обучения, включая предвзятость и конфиденциальность данных Курс начинается с основных определений и основ программирования R, а затем переходит к методам обучения с наблюдением и без наблюдения. Каждый модуль сосредоточен на четких письменных объяснениях и практических примерах кода, чтобы укрепить ваше понимание статистической логики и построения моделей. Этот курс предназначен для начинающих, и для его прохождения не требуется предыдущего опыта работы с машинным обучением или программированием на R. Начните свое путешествие в мир науки о данных и предсказывающего моделирования уже сегодня.