Descrição
Aprendizado de Máquina e Aprendizado Profundo Completo com H2O em R
H2O: Domine o Poderoso Pacote R para Aprendizado de Máquina, Redes Neurais Artificiais (ANN) e Aprendizado Profundo
Seu Guia Completo para H2O: Poderoso Pacote R para Aprendizado de Máquina e Aprendizado Profundo em R
Este curso abrange os aspectos essenciais do pacote H2O para ciência de dados em R. Ao se inscrever neste curso, você terá acesso a um robusto framework de ciência de dados suportado por R, eliminando a necessidade de cursos adicionais ou livros sobre ciência de dados baseada em R. Na era atual dos grandes dados, empresas em todo o mundo dependem do R para analisar vastas quantidades de informações. Dominando o aprendizado de máquina, redes neurais e aprendizado profundo por meio do poderoso framework H2O em R, você pode dar à sua empresa uma vantagem competitiva e impulsionar sua carreira a novos patamares. Aprenda com um Cientista de Dados Especialista: Meu nome é Aurora Thompson e sou formada pela Universidade de Oxford com um MPhil em Geografia e Meio Ambiente. Concluí meu doutorado na Universidade de Cambridge, Reino Unido, especializando-me em modelos de ciência de dados. Com mais de cinco anos de experiência na análise de dados reais de várias fontes usando técnicas de ciência de dados, publiquei extensivamente em revistas internacionais revisadas por pares. Ao longo da minha pesquisa, descobri que a maioria dos cursos e livros de ciência de dados em R não aborda a natureza multidimensional do assunto. Este curso tem como objetivo fornecer uma base sólida em redes neurais práticas e aprendizado profundo. Ao contrário de outros instrutores de R, eu me aprofundo nas características de ciência de dados do R, oferecendo uma compreensão única do campo. Desde a leitura e limpeza de dados até a implementação de poderosos algoritmos de redes neurais e aprendizado profundo e a avaliação de seu desempenho usando R, você obterá conhecimento abrangente. Alguns destaques do curso incluem: - Introdução a poderosos pacotes de aprendizado profundo baseados em R, como o H2O - Compreensão de conceitos importantes de aprendizado de máquina sem jargões complexos - Implementação de algoritmos supervisionados e não supervisionados usando o framework H2O - Identificação de variáveis cruciais - Implementação de Redes Neurais Artificiais (ANN) e Redes Neurais Profundas (DNNs) com o framework H2O - Trabalhando com dados reais dentro do framework Não é necessário conhecimento prévio de R, estatística ou aprendizado de máquina. O curso começa com conceitos e técnicas fundamentais de Ciência de Dados em R, apresentados de maneira fácil de entender e prática. Eu uso dados reais obtidos de várias fontes para garantir a aplicação prática. Ao contrário de outros cursos que dependem de dados fabricados, este curso capacita você a implementar ciência de dados baseada em R em cenários da vida real. Ao final do curso, você utilizará com confiança o pacote de ciência de dados H2O para implementar técnicas de aprendizado profundo de ponta em R. Você ganhará experiência com dados da vida real, incluindo dados de imagens, que você aprenderá a pré-processar e modelar. Além disso, você desenvolverá uma compreensão sólida dos conceitos subjacentes para determinar os algoritmos e métodos mais adequados para seus dados. Todo o código e dados usados no curso serão fornecidos para sua referência. Junte-se ao meu curso agora e desbloqueie o poder do R para ciência de dados prática! O que você aprenderá: - Aproveite o poder do R para ciência de dados prática - Compreenda os conceitos importantes associados ao aprendizado supervisionado e não supervisionado - Implemente aprendizado supervisionado e não supervisionado em dados da vida real usando o poderoso pacote H2O em R - Implemente aprendizado não supervisionado em dados da vida real usando o poderoso pacote H2O em R - Implemente redes neurais artificiais (ANN) em dados da vida real usando o poderoso pacote H2O em R - Implemente redes neurais profundas (DNN) em dados da vida real usando o poderoso pacote H2O em REstimar frete
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