Gå till index

Första kursen: Forskningsmetoder och Analys med R

0% färdig
0/0 Steps
  1. Analys och forskning med R och Posit (Rstudio)
  2. Grunderna i R och Rstudio
    7 Ämnen
  3. Importera, exportera, spara och ladda data
    5 Ämnen
  4. Strängar och regular expressions (regex)
    1 Ämne
  5. Bearbetning av data med dplyr
    12 Ämnen
  6. Visualisera och presentera
    14 Ämnen
  7. Explorerande och deskriptiva analyser
    6 Ämnen
  8. Prediktionsmodeller
    12 Ämnen
  9. Klassisk regressionsanalys
    8 Ämnen
  10. Machine learning (ML) och Artificiell Intelligens (AI)
    9 Ämnen
    1. Introduktion till artificiell intelligens och machine learning
    2. Vad är AI och ML?
    3. Varför AI och ML nu?
    4. Introduktion till Machine Learning (Maskininlärning)
    5. Terminologi inom AI och ML
    6. Brister i humana prediktioner och beslut
    7. Learning (Inlärning)
    8. Deep Learning (Djupinlärning, Neuronnät)
    9. Ensemble metoder
  11. Skapa prediktionsmodeller med Tidymodels
    6 Ämnen
  12. Hypotestester och epidemiologiska mått
    5 Ämnen
Första kursen: Forskningsmetoder och Analys med R Machine learning (ML) och Artificiell Intelligens (AI)
Avsnitt 10 av 12
Startad

Machine learning (ML) och Artificiell Intelligens (AI)

Detta avsnitt ger en konceptuell introduktion till machine learning (maskininlärning) och artificiell intelligens (AI). Tekniska aspekter följer i nästa kapitel (Machine Learning med Tidymodels) där programmeringen instrueras.

Innehåll
0% färdig 0/9 Steps
Bli medlem