Conceptos básicos del aprendizaje automático: creación de un modelo de regresión en R
Use la regresión lineal para resolver problemas comerciales y dominar los conceptos básicos de la regresión lineal de aprendizaje automático en R
Lo que aprenderás
Conceptos básicos del aprendizaje automático: creación de un modelo de regresión en R - freecoursesite
- Aprenda a resolver el problema de la vida real utilizando la técnica de regresión lineal.
Análisis preliminar de datos mediante análisis univariante y bivariado antes de ejecutar la regresión lineal
Predecir resultados futuros basándose en datos pasados mediante la implementación del algoritmo de aprendizaje automático más simple
- Comprender cómo interpretar el resultado de un modelo de regresión lineal y traducirlo en información útil
- Comprensión de los conceptos básicos de estadística y conceptos de Machine Learning.
- Conocimiento profundo de la recopilación de datos y el preprocesamiento de datos para el problema de regresión lineal de aprendizaje automático
- Aprenda variaciones avanzadas del método OLS de regresión lineal
- El curso contiene un proyecto de bricolaje de un extremo a otro para implementar sus aprendizajes de las conferencias.
- Cómo convertir el problema empresarial en un problema de regresión lineal de aprendizaje automático
- Cómo hacer operaciones estadísticas básicas en R
- Técnicas avanzadas de regresión lineal usando el paquete GLMNET de R
- Representar gráficamente datos en R antes y después del análisis
Requisitos
- Los estudiantes deberán instalar el software de estudio R y R, pero tenemos una lección separada para ayudarlo a instalar el mismo
Descripción
El curso “Conceptos básicos del aprendizaje automático: creación de un modelo de regresión en R” le enseña todos los pasos para crear un modelo de regresión lineal, que es el modelo de aprendizaje automático más popular, para resolver problemas comerciales.
A continuación se muestra una lista de preguntas frecuentes populares de los estudiantes que desean comenzar su viaje de aprendizaje automático:
¿Qué es el aprendizaje automático?
El aprendizaje automático es un campo de la informática que le da a la ordenador la capacidad de aprender sin estar programado explícitamente. Es una rama de la inteligencia artificial basada en la idea de que los sistemas pueden aprender de los datos, identificar patrones y tomar decisiones con una mínima intervención humana.
¿Qué es la técnica de regresión lineal del aprendizaje automático?
La regresión lineal es un modelo de aprendizaje automático simple para problemas de regresión, es decir, cuando la variable objetivo es un valor real. - FreeCourseSite
La regresión lineal es un modelo lineal, por ejemplo, un modelo que asume una relación lineal entre las variables de entrada (x) y la variable de salida única (y). Más específicamente, y se puede calcular a partir de una combinación lineal de las variables de entrada (x).
Cuando hay una sola variable de entrada (x), el método se denomina regresión lineal simple.
Cuando hay varias variables de entrada, el método se conoce como regresión lineal múltiple.
¿Por qué aprender la técnica de regresión lineal del aprendizaje automático?
Hay cuatro razones para aprender la técnica de regresión lineal del aprendizaje automático:
1. La regresión lineal es la técnica de aprendizaje automático más popular
2. La regresión lineal tiene una precisión de predicción bastante buena
3. La regresión lineal es fácil de implementar y de interpretar.
4. Te brinda una base firme para comenzar a aprender otras técnicas avanzadas de Machine Learning.
¿Cuánto tiempo se tarda en aprender la técnica de regresión lineal del aprendizaje automático?
La regresión lineal es fácil, pero nadie puede determinar el tiempo de aprendizaje que lleva. Depende de ti. El método que adoptamos para ayudarlo a aprender la regresión lineal comienza desde lo básico y lo lleva a un nivel avanzado en cuestión de horas. Puedes seguir lo mismo, pero recuerda que no puedes aprender nada sin practicarlo. La práctica es la única forma de recordar todo lo que ha aprendido. Por lo tanto, también le hemos proporcionado otro conjunto de datos para trabajar como un proyecto separado de regresión lineal.
¿Cuáles son los pasos que debo seguir para poder construir un modelo de aprendizaje automático?
Puedes dividir tu proceso de aprendizaje en 4 partes:
Estadística y probabilidad: la implementación de técnicas de aprendizaje automático requiere conocimientos básicos de estadística y conceptos de probabilidad. La segunda sección del curso cubre esta parte.
Comprensión del aprendizaje automático: la cuarta sección lo ayuda a comprender los términos y conceptos asociados con el aprendizaje automático y le brinda los pasos a seguir para crear un modelo de aprendizaje automático.
Experiencia de programación: una parte importante del aprendizaje automático es la programación. Python y R destacan por ser los líderes en los últimos días. La tercera sección le ayudará a configurar el entorno R y le enseñará algunas operaciones básicas. En secciones posteriores, hay un video sobre cómo implementar cada concepto enseñado en la conferencia teórica en R - FreeCourseSite
Comprensión del modelado de regresión lineal: tener un buen conocimiento de la regresión lineal le brinda una comprensión sólida de cómo funciona el aprendizaje automático. Aunque la regresión lineal es la técnica más simple de aprendizaje automático, sigue siendo la más popular con una capacidad de predicción bastante buena. La quinta y sexta sección cubren el tema de la regresión lineal de principio a fin y con cada teoría, la conferencia viene con una lección práctica correspondiente en R, donde ejecutamos cada consulta con usted.
¿Por qué utilizar R para el aprendizaje automático de datos?
Comprender R es una de las habilidades valiosas necesarias para una carrera en aprendizaje automático. A continuación se muestran algunas razones por las que debería aprender el aprendizaje automático en R
1. Es un lenguaje popular para el aprendizaje automático en las principales empresas de tecnología. Casi todos contratan científicos de datos que usan R. Facebook, por ejemplo, usa R para realizar análisis de comportamiento con los datos de las publicaciones de los usuarios. Google usa R para evaluar la efectividad de los anuncios y hacer pronósticos económicos. Y, por cierto, no se trata solo de empresas de tecnología: R se utiliza en empresas de análisis y consultoría, bancos y otras instituciones financieras, instituciones académicas y laboratorios de investigación, y en casi todos los demás lugares donde se necesita analizar y visualizar datos.
2. Se puede decir que aprender los conceptos básicos de la ciencia de datos es más fácil en R. R tiene una gran ventaja: fue diseñado específicamente con la manipulación y el análisis de datos en mente.
Conceptos básicos del aprendizaje automático: creación de un modelo de regresión en R - FreeCourseSite
3. Paquetes asombrosos que te hacen la vida más fácil. Debido a que R se diseñó teniendo en cuenta el análisis estadístico, tiene un ecosistema fantástico de paquetes y otros recursos que son excelentes para la ciencia de datos.
4. Una comunidad sólida y en crecimiento de científicos de datos y estadísticos. A medida que el campo de la ciencia de datos se ha disparado, R se ha disparado con él, convirtiéndose en uno de los lenguajes de más rápido crecimiento en el mundo (según la medición de StackOverflow). Eso significa que es fácil encontrar respuestas a preguntas y orientación comunitaria a medida que avanza en proyectos en R.
5. Ponga otra herramienta en su caja de herramientas. Ningún idioma será la herramienta adecuada para cada trabajo. Agregar R a su repertorio facilitará algunos proyectos y, por supuesto, también lo convertirá en un empleado más flexible y comercial cuando esté buscando trabajos en ciencia de datos.
¿Cuál es la diferencia entre minería de datos, aprendizaje automático y aprendizaje profundo?
En pocas palabras, el aprendizaje automático y la minería de datos utilizan los mismos algoritmos y técnicas que la minería de datos, excepto que los tipos de predicciones varían. Mientras que la minería de datos descubre patrones y conocimientos previamente desconocidos, el aprendizaje automático reproduce patrones y conocimientos conocidos y, además, aplica automáticamente esa información a los datos, la toma de decisiones y las acciones. FreeCourseSite
El aprendizaje profundo, por otro lado, utiliza potencia informática avanzada y tipos especiales de redes neuronales y los aplica a grandes cantidades de datos para aprender, comprender e identificar patrones complicados. La traducción automática de idiomas y los diagnósticos médicos son ejemplos de aprendizaje profundo.
¿Qué tiene de especial este curso?
El curso se crea en base a tres pilares de aprendizaje:
- Saber (estudiar)
- Hacer (practicar)
- Revisión (auto-retroalimentación)
Saber
Hemos creado un conjunto de videos concisos y completos para enseñarle todas las habilidades relacionadas con la regresión que necesitará en su carrera profesional. - FreeCourseSite
Hacer
También proporcionamos Ejercicios para complementar el aprendizaje del video de la conferencia. Estos ejercicios están cuidadosamente diseñados para aclarar aún más los conceptos y ayudarlo a implementar los conceptos en los problemas prácticos que enfrenta en el trabajo.
Revisar
Compruebe si ha aprendido los conceptos ejecutando su código y analizando el conjunto de resultados. Haga preguntas en el panel de discusión si tiene alguna dificultad.
Los autores de este curso tienen varios años de experiencia corporativa y, por lo tanto, han seleccionado el material del curso teniendo en cuenta el requisito del análisis de regresión en el mundo empresarial actual.
