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.
Machine Learning e Data Mining in R
Ce cours fait partie de Spécialisation Data Science con Python e R
Instructeurs : Antonio Lepore
Inclus avec
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
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
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Pacchetti R: dplyr ggplot2 laps glmnet pls
- Catégorie : Reti neurali artificiali di tipo shallow e deep
- Catégorie : Apprendimento supervisionato e non supervisionato
Détails à connaître
Ajouter à votre profil LinkedIn
12 devoirs
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Élaborez votre expertise du sujet
- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable
Obtenez un certificat professionnel
Ajoutez cette qualification à votre profil LinkedIn ou à votre CV
Partagez-le sur les réseaux sociaux et dans votre évaluation de performance
Il y a 4 modules dans ce cours
In questa week, ti introdurrò al linguaggio R: avrai una panoramica sulle strutture dati in R, su data wrangling e visualization. Imparerai ad usare i principali pacchetti R, tra cui i famosi dplyr e ggplot2, inclusi in tidyverse. Quando necessario, ti verranno fornite nozioni teoriche di base necessarie per una maggiore comprensione dei concetti implementati in R nei successivi moduli.
Inclus
10 vidéos6 lectures4 devoirs7 laboratoires non notés
In questa week, dopo aver introdotto la differenza tra metodi di apprendimento automatico (machine learning) supervisionato e non supervisionato, ti verranno illustrate le principali tecniche multivariate di esplorazione dei dati mediante R e i principali metodi di apprendimento automatico non supervisionato, come l'analisi dei gruppi (clustering) e l'analisi delle componenti principali (PCA).
Inclus
6 vidéos1 lecture4 devoirs9 laboratoires non notés
In questa week, approfondirai gli elementi di apprendimento automatico (machine learning) supervisionato. Imparerai ad applicare tecniche di predizione numerica a partire dai modelli lineari di regressione semplice e multipla. Ti sensibilizzerò verso i tipici problemi derivanti dall'applicazione della regressione lineare multipla a data set reali e le più comuni soluzioni attraverso la selezioni degli attributi e la regolarizzazione. Inoltre, ti verranno forniti strumenti pratici per la valutazione della capacità descrittiva (in-sample) e predittiva (out-of-sample) di un metodo di machine learning supervisionato e per la selezione del modello interpretativo migliore.
Inclus
9 vidéos1 lecture3 devoirs7 laboratoires non notés
In questa week ti introdurrò allo studio delle Reti Neurali Artificiali: partirai dal singolo percettrone, che è in grado di risolvere solo problemi di classificazione linearmente separabili, e, passando per il percettrone multilivello, che è in grado di risolvere problemi di classificazione e predizione numerica anche non linearmente separabili, arriverai alla "rivoluzione" del Deep Learning. Vedrai anche come è possibile utilizzare il Knowledge Transfer per addestrare le reti deep.
Inclus
4 vidéos8 lectures1 devoir
Offert par
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Data Analysis
Università di Napoli Federico II
Amazon Web Services
Amazon Web Services
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Ouvrez de nouvelles portes avec Coursera Plus
Accès illimité à plus de 7 000 cours de renommée internationale, à des projets pratiques et à des programmes de certificats reconnus sur le marché du travail, tous inclus dans votre abonnement
Faites progresser votre carrière avec un diplôme en ligne
Obtenez un diplôme auprès d’universités de renommée mondiale - 100 % en ligne
Rejoignez plus de 3 400 entreprises mondiales qui ont choisi Coursera pour les affaires
Améliorez les compétences de vos employés pour exceller dans l’économie numérique
Foire Aux Questions
Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:
The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.
The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. Your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile. If you only want to read and view the course content, you can audit the course for free.
If you subscribed, you get a 7-day free trial during which you can cancel at no penalty. After that, we don’t give refunds, but you can cancel your subscription at any time. See our full refund policy.