Rによる機械学習サイエンス

機械学習は産業を変革しており、Rは統計モデリングとデータ分析において最も強力な言語の一つであり続けています。このテキストベースのコースでは、機械学習モデルを構築、評価、デプロイするために必要な基本的な概念とコードをガイドします。基本的なデータ操作から洗練された予測モデルの設計へと移行します。詳細な説明を読み、構造化されたコードスニペットを分析し、概念的な演習に取り組むことで、プロのデータサイエンティストが使用するワークフローを習得します。学習内容：教師あり学習と教師なし学習の違いを含む、機械学習の基本的な概念を理解する。最新のRワークフローと特徴量エンジニアリング技術を使用して生データを準備および前処理する。強力なtidymodelsエコシステムを使用して予測モデルをトレーニングおよびチューニングする。主要なメトリクス、交差検定、および検証技術を使用してモデルのパフォーマンスを評価する。基本的な自然言語処理やスケーラブルな機械学習の原則などの高度なトピックを探求する。このコースは、コア定義と統計的基礎から始まり、実践的なモデリング技術へと進みます。回帰、分類、クラスタリング、ハイパーパラメータチューニングを包括的な書面ガイドを通じて探求します。このコースは、Rの基本的な知識があり、機械学習を専門としたいと考えている意欲的なデータサイエンティストおよびアナリスト向けに設計されています。事前の機械学習経験は必要ありません。Rで機械学習ツールキットを構築するために、今日から読み始めましょう。