Il corso Machine Learning e Data Mining in R è rivolto a chiunque voglia avere una pratica panoramica delle tecniche di apprendimento automatico, dalle più interpretabili - come l’analisi di regressione, delle componenti principali e dei gruppi - a quelle più flessibili come le reti neurali artificiali, sia shallow che deep - e le più ricorrenti problematiche di analisi e modellazione di dati e problemi reali - come collinearità, overfitting, regolarizzazione e knowledge transfer.
Este curso forma parte de Programa especializado: Data Science con Python e R
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Qué aprenderás
Importare, manipolare e visualizzare dati mediante R e i pacchetti inclusi in tidyverse come dplyr e ggplot2
Riconoscere e risolvere in R, mediante i pacchetti aggiuntivi leaps, glmnet, pls, problemi di apprendimento supervisionato e non supervisionato
Comprendere le differenze tra reti neurali artificiali di tipo shallow e deep
Habilidades que obtendrás
- Pacchetti R: dplyr ggplot2 laps glmnet pls
- Reti neurali artificiali di tipo shallow e deep
- Apprendimento supervisionato e non supervisionato
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Programa - Qué aprenderás en este curso
9 horas para completar
Elementi di R
9 horas para completar
10 videos (Total 26 minutos), 6 lecturas, 4 cuestionarios
7 horas para completar
Apprendimento automatico non supervisionato
7 horas para completar
6 videos (Total 18 minutos), 1 lectura, 4 cuestionarios
13 horas para completar
Apprendimento automatico supervisionato
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9 videos (Total 55 minutos), 1 lectura, 3 cuestionarios
2 horas para completar
Reti Neurali e Deep Learning
2 horas para completar
4 videos (Total 13 minutos), 8 lecturas, 1 cuestionario
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Preguntas Frecuentes
¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?
¿Qué recibiré si me suscribo a este Programa especializado?
¿Hay ayuda económica disponible?
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