R을 활용한 머신러닝 과학

머신러닝은 산업을 변화시키고 있으며, R은 통계 모델링 및 데이터 분석을 위한 가장 강력한 언어 중 하나로 남아 있습니다. 이 텍스트 기반 과정은 머신러닝 모델을 구축, 평가 및 배포하는 데 필요한 필수 개념과 코드를 안내합니다. 기본적인 데이터 조작에서 정교한 예측 모델 설계로 전환하게 될 것입니다. 자세한 설명을 읽고, 구조화된 코드 스니펫을 분석하고, 개념적 연습을 통해 전문 데이터 과학자들이 사용하는 워크플로우를 마스터하게 될 것입니다. 학습 내용: 지도 학습과 비지도 학습의 차이를 포함한 기본적인 머신러닝 개념 이해; 최신 R 워크플로우 및 특징 공학 기술을 사용하여 원시 데이터 준비 및 전처리; 강력한 tidymodels 생태계를 사용하여 예측 모델 훈련 및 튜닝; 주요 지표, 교차 검증 및 검증 기술을 사용하여 모델 성능 평가; 기본적인 자연어 처리 및 확장 가능한 머신러닝 원리와 같은 고급 주제 탐색. 이 과정은 핵심 정의와 통계적 기초부터 시작하여 실습 모델링 기술로 진행됩니다. 포괄적인 서면 가이드를 통해 회귀, 분류, 클러스터링 및 하이퍼파라미터 튜닝을 탐구하게 될 것입니다. 이 과정은 R에 대한 기본적인 지식이 있고 머신러닝을 전문으로 하고자 하는 예비 데이터 과학자 및 분석가를 위해 고안되었습니다. 사전 머신러닝 경험은 필요하지 않습니다. 오늘부터 읽기를 시작하여 R을 활용한 머신러닝 툴킷을 구축하세요.