Acquérez des bases solides en apprentissage automatique avec R en alliant théorie statistique et mise en pratique. Dans le cours « Maîtriser l'apprentissage automatique avec R : créer, analyser et prédire », vous apprendrez comment fonctionne l'apprentissage automatique, vous découvrirez les différences entre l'apprentissage supervisé et non supervisé, et vous développerez les compétences essentielles en programmation R pour la manipulation et la préparation des données. Au fil de votre progression, vous approfondirez votre compréhension des concepts statistiques, notamment la régression, la corrélation, les distributions de probabilité, les tests d’hypothèses et l’évaluation de modèles, avant d’appliquer ces principes à la modélisation prédictive.

Le cours vous guide ensuite à travers les principaux algorithmes d’apprentissage automatique en R, notamment la régression, la classification, l’algorithme des K plus proches (KNN), les arbres de décision, les forêts aléatoires et le boosting. Au fil du cours, vous apprendrez à interpréter les résultats statistiques, à éviter les erreurs courantes d’analyse de données et à améliorer les performances des modèles à l’aide de techniques d’apprentissage par ensemble. Conçu pour les étudiants, les futurs professionnels des données et toute personne intéressée par la science des données avec R, ce cours offre une expérience d’apprentissage structurée et progressive qui relie les fondements statistiques aux applications pratiques de l’apprentissage automatique. À l’issue de ce cours, vous serez capable de préparer des ensembles de données, d’analyser des données, d’évaluer des modèles statistiques, de mettre en œuvre des algorithmes d’apprentissage automatique sous R et de formuler des prédictions éclairées, fondées sur les données, avec davantage d’assurance.