AIエンジニアが教えるRとtidymodelsによる機械学習と予測モデリング

このコースは、R言語を使用した機械学習と予測モデリングのワークフローを構築するためのものです。特に、tidymodelsパッケージを使用して、統一された文法で各ステップを実施することができます。以下は、コースの概要と内容について詳細に説明する内容です。

コースの目的

• 予測モデリングのワークフローを理解し、実装できるようになる
• tidymodelsを使用して、統一された方法で機械学習を行えるようになる
• データから予測したい項目を見つけ出し、モデルを訓練し、検証するスキルを習得する

コースの特徴

• 現場主義的なアプローチ：実際のデータセットに適用可能な方法を学ぶ
• ライブコーディング：理論だけでなく、実際のコードを書いて理解する
• ビジュアル学習：単にコードを書くだけでなく、グラフや視覚化を使って学ぶ

コースの内容

1. コース紹介

   • 全体像の提示
   • モデリングと予測モデリングの違いの説明
   • tidymodelsのなぜ選ばれたかの理由
   • ワークフロー全体の概要

2. 機械学習と予測モデリング

   • 機械学習の基本的な理解
   • 予測モデリングのステップとそれぞれの目的

3. 環境構築

   • Rのインストール方法
   • RStudioのインストールと設定
   • プロジェクトファイルの作成と管理
   • 必要なパッケージのインストール
   • .Rprofileの設定

4. tidymodels

   • {tidyverse}を使用した探索的データ分析の実行方法
   • {rsample}によるデータの分割とサンプリング
   • {recipes}での特徴エンジニアリングの実施方法
   • {workflows}を使用して、レシピと学習ルールの組み合わせ
   • {tune}および{dials}でのハイパラチューニングの実施方法
   • {yardstick}と{broom}でのモデルの評価と結果の整理
   • {DALEX}を使用したモデルの解釈

5. 総合演習

   • 各ステップ（探索的データ分析からモデルの検証）を実践する
   • 真实なデータセットを使用して、ワークフローを完結させる
   • 学んだ内容をまとめる

6. まとめ

   • コースの要点の復習
   • 今後の学び方向性の提案

このコースは、データ科学者やデータアナリスト、ビジネスアナリストなど、データに基づいた意思決定を支援するための専門知識を身につける際に役立ちます。tidymodelsを使用して、再現性が高く、説明可能で、効率的なモデル開発プロセスを構築することができます。