Maîtrisez les techniques avancées d'apprentissage automatique avec R en apprenant à construire, évaluer et interpréter des modèles prédictifs grâce à un parcours structuré allant des fondements statistiques aux techniques modernes d'apprentissage automatique. Dans ce cours, vous mettrez en pratique le regroupement par la méthode des K-moyennes, la classification naïve de Bayes, les machines à vecteurs de support (SVM), l’analyse en composantes principales (ACP), les principes fondamentaux des réseaux neuronaux, la prévision de séries chronologiques, le gradient boosting et l’analyse du panier de consommation à travers des exemples concrets de programmation en R.

Vous apprendrez à regrouper des données non étiquetées, à classer des données textuelles et catégorielles, à construire des matrices document-terme, à appliquer des méthodes de noyau pour une classification précise, à réduire la dimensionnalité avec l’ACP, à interpréter les composantes principales, à concevoir des réseaux neuronaux de base et à développer des modèles de prévision à l’aide d’ARIMA et de Prophet. Vous améliorerez également vos performances prédictives grâce au « gradient boosting » et mettrez en évidence des associations par le biais de l’analyse de panier d’achat, tout en renforçant votre capacité à prétraiter les données, à sélectionner les algorithmes appropriés et à interpréter les résultats des modèles. Conçu pour les analystes de données, les futurs data scientists et les professionnels souhaitant approfondir leur expertise en apprentissage automatique avec R, ce cours allie théorie, mise en œuvre pratique et études de cas concrets. Sa structure unique rassemble l’apprentissage non supervisé, l’apprentissage supervisé, la réduction de dimensionnalité, les réseaux neuronaux, la prévision et l’exploration des règles d’association au sein d’une expérience d’apprentissage complète. À l’issue de ce cours, vous serez en mesure d’appliquer en toute confiance des techniques avancées d’apprentissage automatique sous R pour analyser des données, construire des modèles prédictifs et prendre des décisions fondées sur les données.