کتابخانه‌های قدرتمند یادگیری ماشین در R

هنگام صحبت از یادگیری ماشین، R یکی از محبوب‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی به دلیل کتابخانه‌ها و بسته‌های قدرتمند آن است. با این حال، با وجود تعداد زیاد کتابخانه‌های موجود، تعیین اینکه کدام یک برای پروژه‌های یادگیری ماشین شما ضروری هستند، می‌تواند چالش‌برانگیز باشد.

در این نوشتار، برخی از کتابخانه‌های ضروری برای یادگیری ماشین در R، ویژگی‌ها و موارد استفاده آن‌ها را بررسی خواهیم کرد.

1. Tidymodels: یک متا‌پکیج (meta-package) در زبان برنامه‌نویسی R است که مجموعه‌ای از ابزارها و توابع را برای ایجاد یک رویکرد یکپارچه و منسجم به مدل‌سازی پیش‌بینی ارائه می‌دهد. این پکیج به شما امکان می‌دهد تا مراحل مختلف یک پروژه مدل‌سازی از جمله آماده‌سازی داده‌ها، ایجاد مدل، تنظیم پارامترها، ارزیابی عملکرد و انتخاب بهترین مدل را به صورت منظم و قابل خواندن انجام دهید.
2. Caret: بسته Caret (Classification And Regression Training) یکی از متنوع‌ترین کتابخانه‌ها برای یادگیری ماشین در R است. این یک رابط یکپارچه برای پیش‌پردازش داده‌ها، مدل‌سازی و ارزیابی فراهم می‌کند. بسته Caret طیف گسترده‌ای از مدل‌ها، از جمله رگرسیون خطی، درختان تصمیم‌گیری و شبکه‌های عصبی را پشتیبانی می‌کند. همچنین شامل چندین تابع برای انتخاب ویژگی، اعتبارسنجی متقابل و تنظیم هایپرپارامتر است. علاوه بر این، بسته Caret به خوبی مستند شده است و استفاده از آن برای مبتدیان آسان است.
3. Dplyr: پیش‌پردازش داده‌ها یک مرحله حیاتی در یادگیری ماشین است، زیرا شامل تمیز کردن، تبدیل و دستکاری داده‌ها می‌شود. کتابخانه dplyr مجموعه‌ای از توابع برای انجام کارهای دستکاری داده‌ها به طور کارآمد ارائه می‌دهد. این شامل توابع برای فیلتر کردن، مرتب‌سازی، گروه بندی، خلاصه کردن و ترکیب کردن فریم‌های داده است. بسته dplyr برای کار با سایر کتابخانه‌های R، مانند tidyr و ggplot2 طراحی شده است. همچنین برای کار با مجموعه داده‌های بزرگ ایده‌آل است.
4. Tidyr: دستکاری داده‌ها جنبه دیگری از یادگیری ماشین است، زیرا شامل تغییر شکل داده‌ها به فرمتی مناسب برای تجزیه و تحلیل می‌شود. کتابخانه tidyr مجموعه‌ای از توابع برای مرتب کردن داده‌های نامرتب ارائه می‌دهد. این شامل توابع برای چرخش، پخش و جمع‌آوری فریم‌های داده است. بسته tidyr همچنین از ویژگی‌های پیشرفته مانند پر کردن مقادیر گمشده و جدا کردن و ترکیب ستون‌ها پشتیبانی می‌کند. علاوه بر این، tidyr به طور یکپارچه با سایر بسته‌های R، مانند dplyr و ggplot2 ادغام می‌شود.
5. RandomForest: یک کتابخانه محبوب برای ساخت مدل‌های مبتنی بر درخت تصمیم است. این از تکنیکی به نام جنگل‌های تصادفی استفاده می‌کند که شامل ساختن چندین درخت تصمیم و ترکیب پیش‌بینی‌های آن‌ها است. استفاده از آن آسان است و هم وظایف طبقه‌بندی و هم رگرسیون را پشتیبانی می‌کند. همچنین شامل توابع برای انتخاب ویژگی و اهمیت متغیر است. علاوه بر این، randomForest مقیاس‌پذیر است و می‌تواند مجموعه داده‌های بزرگ را مدیریت کند.

این ها برخی از کتابخانه‌های ضروری برای یادگیری ماشین با R هستند. هر کتابخانه دارای ویژگی‌ها و موارد استفاده منحصر به فرد خود است. با این حال، به نظر ما، بسته های Tidymodels و Caret متنوع‌ترین کتابخانه برای یادگیری ماشین در R می باشند. یک رابط یکپارچه برای پیش‌پردازش داده‌ها، مدل‌سازی و ارزیابی فراهم می‌کنند. علاوه بر این، از طیف گسترده‌ای از مدل‌ها پشتیبانی می‌کنند و شامل چندین تابع برای انتخاب ویژگی، اعتبارسنجی متقابل و تنظیم هایپرپارامترند.

اگر قصد دارید ماشین لرنینگ را در R به سادگی و با بسته قدرتمند Tidemodels یاد بگیرید در دوره 15 جلسه ای که شنبه شروع می شود توصیه می کنیم شرکت کنید. دکتر علوی به زبان ساده شما را بر ماشین لرنینگ مسلط می کنند.

اطلاعات بیشتر و ثبت نام ...