Uczenie maszynowe w języku R. Tworzenie i doskonalenie modeli - od przygotowania danych po dostrajan

Uczenie maszynowe polega na przekształcaniu danych w informacje ułatwiające podejmowanie decyzji. W erze big data umożliwia pracę z ogromnymi strumieniami napływających informacji ... pozwala na ich zrozumienie i efektywne zastosowanie. Ulubionym narzędziem analityk&oacute,w danych jest bezpłatne wieloplatformowe środowisko programowania statystycznego o nazwie R, oferujące potężne, intuicyjne i łatwe do opanowania narzędzia.

To czwarte, zaktualizowane wydanie znakomitego przewodnika poświęconego zastosowaniu uczenia maszynowego do rozwiązywania rzeczywistych problem&oacute,w w analizie danych. Dzięki książce dowiesz się wszystkiego, co trzeba wiedzieć o wstępnym przetwarzaniu danych, znajdowaniu kluczowych spostrzeżeń, prognozowaniu i wizualizowaniu odkryć. W tym wydaniu dodano kilka nowych rozdział&oacute,w dotyczących data science i niekt&oacute,rych trudniejszych zagadnień, takich jak zaawansowane przygotowywanie danych, budowanie lepiej uczących się modeli i praca z big data. Znalazło się tu także om&oacute,wienie etycznych aspekt&oacute,w uczenia maszynowego i wprowadzenie do uczenia głębokiego. Treść została zaktualizowana do wersji 4.0.0 języka R.

Dzięki tej książce nauczysz się:

• kompleksowo realizować proces uczenia maszynowego
• przeprowadzać predykcję za pomocą drzew decyzyjnych, reguł i maszyn wektor&oacute,w nośnych
• szacować wartości finansowe przy użyciu regresji
• modelować złożone procesy z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych
• oceniać modele i poprawiać ich trafność
• łączyć R z bazami danych SQL i nowymi technologiami big data

Naucz się przekształcać surowe dane w wiedzę!