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Aprendizaje automático 2021: análisis de regresión práctico en el sitio del curso R
Aprenda análisis de regresión práctico completo en R para aprendizaje automático, análisis estadístico, ciencia de datos, aprendizaje profundo
Lo que aprenderás
Aprendizaje automático 2021: análisis de regresión práctico en el sitio del curso R
- Su guía completa para el análisis de regresión y el aprendizaje automático supervisado mediante el lenguaje de programación R
- Representar gráficamente datos en R antes y después del análisis
- Cubre la teoría y las aplicaciones del aprendizaje automático supervisado con un enfoque en el análisis de regresión utilizando el lenguaje de programación R en R-Studio.
- Implementar regresión de mínimos cuadrados ordinarios (o lineal simple), regresión de bosque aleatorio, árboles de decisión, regresión logística y otros utilizando R
- Realice la selección de variables del modelo y evalúe la precisión del modelo de regresión
- Cree modelos de regresión basados en el aprendizaje automático y pruebe su rendimiento en R
- Comparar diferentes modelos de aprendizaje automático para tareas de regresión en R
- Aprenda a seleccionar el mejor modelo estadístico y de aprendizaje automático para su tarea
- Aprenda cuándo y cómo se deben aplicar los modelos de aprendizaje automático
- Realice ejercicios de codificación y la asignación de su proyecto independiente
Requisitos
- Disponibilidad informática e Internet y gran interés en el tema
Descripción
Análisis de regresión para aprendizaje automático y ciencia de datos en R
Mi curso será su guía práctica para la teoría y aplicaciones de aprendizaje automático supervisado con el foco en el análisis de regresión utilizando el lenguaje de programación R.
A diferencia de otros cursos, NO SOLO ofrece demostraciones guiadas de los scripts R, sino que también cubre los antecedentes teóricos que le permitirán COMPRENDER COMPLETAMENTE Y APLICAR EL ANÁLISIS DE REGRESIÓN (Regresión lineal, Bosque aleatorio, KNN, etc.) en R (muchos paquetes R incluidos .caret se cubrirá) para tareas supervisadas de predicción y aprendizaje automático.
Este curso también cubre todos los aspectos principales de la ciencia de datos práctica y altamente aplicada relacionados con el aprendizaje automático (es decir, análisis de regresión). Por lo tanto, si toma este curso, ahorrará mucho tiempo y dinero en otros materiales costosos en el dominio de ciencia de datos y aprendizaje automático basado en R.
ESTE CURSO TIENE 8 SECCIONES QUE CUBREN CADA ASPECTO DEL APRENDIZAJE MÁQUINA: TANTO LA TEORÍA COMO LA PRÁCTICA
- Comprender completamente los conceptos básicos del análisis de regresión (métodos paramétricos y no paramétricos) y el aprendizaje automático supervisado de la teoría a la práctica
- Aproveche las aplicaciones de regresiones paramétricas y no paramétricas en R
- Aprenda a aplicar correctamente modelos de regresión y a probarlos en R
- Aprenda a seleccionar el mejor modelo estadístico y de aprendizaje automático para su tarea
- Realice ejercicios de codificación y la asignación de su proyecto independiente
- Aprenda los conceptos básicos de la programación R
- Obtenga una copia de todos los guiones utilizados en el curso.
- y más
NO SE REQUIEREN ESTADÍSTICAS / APRENDIZAJE MÁQUINA / CONOCIMIENTOS R PREVIOS:
Comenzará absorbiendo los conceptos básicos y técnicas más valiosos de Análisis de regresión y programación R. Utilizo métodos prácticos y fáciles de entender para simplificar y abordar incluso los conceptos más difíciles en R.
Mi curso te ayudará implementar los métodos usando datos reales obtenido de diferentes fuentes. Por lo tanto, después de completar mi curso Análisis de regresión para aprendizaje automático en R, usará fácilmente diferentes flujos de datos y paquetes de ciencia de datos para trabajar con datos reales en R.
En caso de que sea su primer encuentro con R, no se preocupe, mi curso es una introducción completa a la programación de R & R en este curso.
Este curso es diferente a otros recursos de formación. Cada conferencia busca mejorar sus habilidades de modelado de regresión y aprendizaje automático de una manera demostrable y fácil de seguir y brindarle soluciones prácticamente implementables.
Podrá comenzar a analizar diferentes flujos de datos para sus proyectos y obtener el reconocimiento de sus futuros empleadores con sus habilidades mejoradas de aprendizaje automático y conocimiento de los métodos de ciencia de datos de vanguardia.
El curso es ideal para profesionales que necesitan utilizar análisis de clústeres, aprendizaje automático no supervisado y R en su campo.
Una parte importante del curso son los ejercicios prácticos. Se le darán algunas instrucciones precisas y conjuntos de datos para ejecutar algoritmos de aprendizaje automático utilizando las herramientas R.
