Machine Learning met R

Cursus Machine Learning met R

In de cursus Machine Learning met R leren deelnemers de basisprincipes van machine learning en hoe ze deze kunnen toepassen met de programmeertaal R. Deze cursus is ideaal voor iedereen die geïnteresseerd is in data-analyse en voorspellingen maken met behulp van machine learning technieken.

Review R

Allereerst worden in een review de fundamentals van R besproken, zoals datatypes en functies. Vervolgens komen een aantal belangrijke libraries zoals dplyr en ggplot2 aan bod. Deze tools zijn cruciaal voor het efficiënt verwerken en visualiseren van data in R.

Machine Learning principes

Dan wordt ingegaan op de principes van machine learning, het bouwen van modellen op basis van data en de verschillen tussen supervised en unsupervised learning. Dit helpt deelnemers om inzicht te krijgen in hoe modellen werken en welke technieken ze kunnen toepassen.

Regressies

Lineaire regressie en logistische regressie en de verschillen ertussen komen aan de orde. Ook wordt besproken hoe modellen kunnen worden gecheckt op nauwkeurigheid door te kijken naar summaries, coëfficiënten en plots. Deze evaluatie is essentieel om de prestaties van de modellen te begrijpen en te verbeteren.

Functioneel R

Vervolgens wordt ingegaan op hoe functionele programmeertechnieken in R kunnen worden toegepast. Hierbij worden andere oplossingen voor iteratie middels diverse map- en andere functies behandeld, wat de flexibiliteit van de programmeertaal benadrukt.

Sparklyr Intro

Ook is er aandacht voor de benadering van Apache Spark vanuit R door middel van een gedistribueerde data frame-implementatie met operaties als selectie, filtering en aggregatie. Dit stelt deelnemers in staat om grote datasets efficiënt te verwerken.

Shiny

Visualisatie in interactieve webapplicaties voor datarepresentatie direct vanuit R via het Shiny-pakket staat eveneens op het programma. Dit biedt een krachtige manier om analyses te delen en presenteren.

Decision Trees

Dan komen in de cursus Machine Learning met R Decision Trees aan de orde. Dit machine learning-algoritme is gebaseerd op classificatie en helpt bij het nemen van beslissingen op basis van data.

Andere Algoritmes

De cursus wordt afgesloten met de behandeling van diverse andere machine learning-algoritmes zoals Naive Bayes, Principal Component Analysis en Support Vector Machines. Dit zorgt ervoor dat deelnemers een breed scala aan technieken leren die ze kunnen toepassen in hun eigen projecten.
Voor meer informatie over de basis van machine learning, kunt u ook de cursus Machine Learning met Python bekijken. Voor uitgebreide documentatie over R, bezoek de officiële R-website.

Doelgroep Cursus Machine Learning met R

De cursus Machine Learning met R is bedoeld voor data analisten en data scientists die de R libraries willen gebruiken voor modellering en machine learning.

Voorkennis training Machine Learning met R

Om aan deze cursus te kunnen deelnemen is kennis van en ervaring met de programmeertaal R voor Data Analyse vereist. De nodige voorkennis met betrekking tot statistische methoden en algorithmen is bevordelijk voor de begripsvorming.

Uitvoering cursus Machine Learning met R

De theorie wordt behandeld aan de hand van presentaties. Illustratieve demo's verduidelijken de concepten. De theorie wordt afgewisseld met oefeningen en case studies. De cursustijden zijn van 9.30 tot 16.30.

Officieel Certificaat Machine Learning met R

De deelnemers krijgen na het goed doorlopen van de cursus een officieel certificaat Machine Learning met R.

Modules

Module 1 : R Review

• R Data Types
• Data Frames
• Factors
• Rmarkdown
• tidy package
• Functions in R
• Apply functions
• Statistics
• R Data Files
• Using dplyr Package
• Plotting with ggplot2

Module 2 : Machine Learning

• What is Machine Learning?
• Building Models of Data
• Model Based Learning
• Tunable Parameters
• Supervised Learning
• Discrete Labels
• Continuous Labels
• Classification and Regression
• Unsupervised Learning
• Data Speaks for Itself
• Clustering and Dimensionality Reduction

Module 3 : Linear Regression

• Check Model
• Using Summary
• Using Coefficients
• Correlation R
• R Squared
• F Test
• Check Model Graphically
• Check Residuals
• Polynomial Regression
• Gaussian Basis Functions
• Overfitting

Module 4 : Logistic Regression

• Compare with Linear Regression
• Explore with Graphics
• Logistic Function
• Checking Model
• Using Summary
• Using Coefficients
• Calculate Probabilities
• Making Predictions
• Confusion Matrix
• Accuracy
• Precision and Recall
• ROC Curve

Module 5 : Functional R

• Solving Iteration
• purr package
• library tidyverse
• map Functions
• Parameters of map
• .x as placeholder
• map_lgl Function
• map_int and map_char
• map2 Function
• Other iteration functions
• Combine purr with dyplr
• walk Function

Module 6 : Sparklyr Intro

• Web Applications
• Shiny Architecture
• Shiny Server
• UI and Server
• Input Object
• Output Object
• Reactivity
• Render Options
• Shiny Functions
• Shiny Layout and Dashboard
• Shiny Performance

Module 7 : Shiny

• Ensemble Learner
• Creating Decision Trees
• DecisionTreeClassifier
• Overfitting Decision Trees
• Ensembles of Estimator
• Random Forests
• Parallel Estimators
• Bagging Classifier
• Random Forest Regression
• RandomForestRegressor
• Non Parametric Model

Module 8 : Decision Trees

• Naive Bayes Classifiers
• Gaussian Naive Bayes
• Principal Component Analysis
• Least Squares
• Polynomial Fitting
• Constrained Linear Regression
• K-Means Clustering
• Support Vector Machines
• Conditional Random Fields
• Explained Variance
• Dimensionality Reduction

Module 9 : Andere Algorithms