Build Random Forests in R with Azure ML Studio
Train and evaluate a regression model on Azure ML Studio
Perform feature Engineering and data pre-processing using custom R scripts
Write custom machine learning models in R
In this project-based course you will learn to perform feature engineering and create custom R models on Azure ML Studio, all without writing a single line of code! You will build a Random Forests model in Azure ML Studio using the R programming language. The data to be used in this course is the Bike Sharing Dataset. The dataset contains the hourly and daily count of rental bikes between years 2011 and 2012 in Capital bikeshare system with the corresponding weather and seasonal information. Using the information from the dataset, you can build a model to predict the number of bikes rented during certain weather conditions. You will leverage the Execute R Script and Create R Model modules to run R scripts from the Azure ML Studio experiment perform feature engineering. This is the fourth course in this series on building machine learning applications using Azure Machine Learning Studio. I highly encourage you to take the first course before proceeding. It has instructions on how to set up your Azure ML account with $200 worth of free credit to get started with running your experiments! This course runs on Coursera's hands-on project platform called Rhyme. On Rhyme, you do projects in a hands-on manner in your browser. You will get instant access to pre-configured cloud desktops containing all of the software and data you need for the project. Everything is already set up directly in your internet browser so you can just focus on learning. For this project, you’ll get instant access to a cloud desktop with Python, Jupyter, and scikit-learn pre-installed. Notes: - You will be able to access the cloud desktop 5 times. However, you will be able to access instructions videos as many times as you want. - This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.
Habilidades que você desenvolverá
Aprender passo a passo
Em um vídeo reproduzido em uma tela dividida com a área de trabalho, seu instrutor o orientará sobre esses passos:
Introduction and Overview
Feature Engineering and Preprocessing
Removing Outliers
Model Building and Training
Scoring and Evaluating the Models
Model Evaluation
Como funcionam os projetos guiados
Sua área de trabalho é um espaço em nuvem, acessado diretamente do navegador, sem necessidade de nenhum download
Em um vídeo de tela dividida, seu instrutor te orientará passo a passo
Avaliações
Principais avaliações do BUILD RANDOM FORESTS IN R WITH AZURE ML STUDIO
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Perguntas Frequentes – FAQ
Perguntas Frequentes – FAQ
O que eu receberei se comprar um Projeto guiado?
Os Projetos Guiados estão disponíveis para desktop e dispositivos móveis?
Quem são os instrutores dos Projetos guiados?
Posso baixar o trabalho do meu Projeto Guiado após completá-lo?
Como funciona a política de reembolso?Como funciona a política de reembolso?
Existe algum auxílio financeiro disponível?
Posso participar como ouvinte de um Projeto Guiado e assistir de graça a uma parte do vídeo?
Quanta experiência eu preciso ter para fazer esse Projeto guiado?
Posso completar esse Projeto Guiado pelo meu navegador web em vez de instalar um software especial?
Como é a experiência de aprendizagem com Projetos guiados?
Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.
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