Machine Learning met R

GeoAI

GeoAI

De cursist leert de belangrijkste terminologie binnen de Machine Learning (ML) en leert de R libraries toe te passen bij machine learning.

Cursusduur: 3 dagen

Gegeven door:

Violet Bothof

Introductie tot Machine Learning

In de wereld van vandaag is Machine Learning (ML) een onmisbare technologie geworden die ons leven op talloze manieren be√Įnvloedt, van aanbevelingssystemen op Netflix tot zelfrijdende auto’s. Het is een fascinerend onderdeel van kunstmatige intelligentie (AI) dat computers de mogelijkheid geeft om te leren en zich te verbeteren uit ervaring zonder dat ze expliciet geprogrammeerd hoeven te worden. Bij Geo-ICT richten we ons op de krachtige combinatie van machine learning met de programmeertaal R, een taal die bekend staat om zijn statistische kracht en flexibiliteit in data-analyse.

R biedt een uitgebreide omgeving voor machine learning, van data preprocessing tot het implementeren van complexe algoritmes. Door zijn vermogen om grote datasets te hanteren en geavanceerde statistische analyses uit te voeren, is R de ideale taal voor iedereen die ge√Įnteresseerd is in geo-informatie en geodata. Deze cursus leidt je door de basisbeginselen van machine learning, van de theorie achter supervised en unsupervised leren tot praktische toepassingen die je in staat stellen om voorspellende modellen te bouwen en inzichten uit gegevens te halen.

Of je nu classificatie, regressie, clustering, of dimensionality reduction technieken wilt meesteren, deze cursus biedt een grondige basis. Je leert niet alleen hoe je de verschillende machine learning algoritmes in R implementeert, maar je verkrijgt ook inzicht in het selecteren van de juiste model, het afstemmen van hyperparameters en het evalueren van de modelprestaties. Dit alles wordt toegepast in de context van geo-informatie, waardoor je leert hoe je geavanceerde analyse kunt uitvoeren op geospatiale data.

Door deel te nemen aan onze Cursus Machine Learning met R, zet je een belangrijke stap naar het begrijpen en toepassen van machine learning technieken, en open je de deur naar talloze mogelijkheden in de spannende wereld van data-analyse en geodata.

Wat is Machine Learning?

Machine Learning is een fascinerende tak van kunstmatige intelligentie (AI) die computers in staat stelt om te leren en zichzelf te verbeteren op basis van ervaring, zonder expliciet geprogrammeerd te zijn voor elke taak. Het is alsof je een kind leert fietsen: in het begin zijn er veel vallen en opstaan, maar geleidelijk aan leert het kind te balanceren en te sturen, gebaseerd op de ervaringen. Zo werkt machine learning ook; het gebruikt data en algoritmes om patronen te herkennen en beslissingen te maken met minimale menselijke tussenkomst.

Een kernaspect van machine learning is het vermogen om voorspellingen te maken of beslissingen te nemen met behulp van data. Dit kan vari√ęren van het voorspellen van de waarde van huizen op de markt tot het identificeren van welke e-mail als spam beschouwd moet worden. De schoonheid van machine learning ligt in zijn veelzijdigheid; het wordt gebruikt in een breed scala aan velden, van geneeskunde tot financi√ęn, en ja, ook in de wereld van geo-informatie en geodata.

Bij deze cursus richten we ons specifiek op het gebruik van R voor machine learning. R is niet alleen een programmeertaal, maar ook een omgeving voor statistische berekeningen en grafieken, die bijzonder geschikt is voor data-analyse. Door R te gebruiken, kun je complexe data-analyse taken uitvoeren, patronen in data herkennen, en voorspellende modellen ontwikkelen die kunnen helpen bij het maken van ge√Įnformeerde beslissingen in de wereld van geo-informatie.

De cursus Machine Learning met R die we aanbieden bij Geo-ICT, duikt diep in zowel de theorie als de praktijk van machine learning, met een speciale focus op toepassingen binnen geo-informatie. Of het nu gaat om het analyseren van satellietbeelden om klimaatveranderingen te monitoren, of het ontwikkelen van slimme stadsplanningssystemen met geodata, machine learning biedt de tools en technieken om significante inzichten te verkrijgen uit complexe datasets.

In deze cursus leer je niet alleen de basisbeginselen van machine learning, maar ontdek je ook hoe je deze krachtige technologie kunt toepassen met R om geavanceerde problemen in de wereld van geo-informatie op te lossen. We zorgen ervoor dat je de kennis en vaardigheden opdoet die nodig zijn om van jou een bekwame data-analist te maken, klaar om de uitdagingen van de moderne wereld aan te gaan.

Basisbeginselen van Machine Learning met R

Wanneer je begint met de Cursus Machine Learning met R bij Geo-ICT, duik je niet alleen in de fascinerende wereld van machine learning, maar leer je ook hoe je deze krachtige technieken kunt toepassen met de R-programmeertaal. R is een essentieel gereedschap voor datawetenschappers over de hele wereld, bekend om zijn statistische kracht en flexibiliteit in data-analyse. Hier zijn enkele basisbeginselen die je zult leren:

  • R Data Types en Data Frames: Begrijp de verschillende soorten data in R en hoe je effectief met data frames kunt werken, de ruggengraat van data-analyse in R.
  • R Libraries: Maak kennis met cruciale libraries zoals tidyverse voor data manipulatie, ggplot2 voor geavanceerde visualisaties, en caret voor machine learning. Deze tools zullen je arsenaal aan vaardigheden aanzienlijk uitbreiden.

Buiten deze basisbeginselen, zal de cursus ook dieper ingaan op specifieke aspecten van machine learning:

  • Statistische Functies in R: Leer hoe je statistische tests uitvoert, data samenvat, en inzichten trekt uit complexe datasets.
  • Machine Learning Algoritmes: Verkrijg hands-on ervaring met een reeks van algoritmes, van eenvoudige lineaire regressie tot complexe neurale netwerken, en begrijp wanneer en hoe deze toe te passen.

De cursus biedt ook praktische toepassingen en oefeningen om je vaardigheden te versterken:

  • Classificatie en Regressie: Ontdek hoe je voorspellende modellen opbouwt die kunnen classificeren of continue uitkomsten voorspellen.
  • Clustering en Dimensionality Reduction: Leer technieken om datasets te vereenvoudigen en verborgen patronen te ontdekken.

Het doel van deze cursus is niet alleen om je bekend te maken met machine learning concepten en R-programmeertaal, maar ook om je in staat te stellen deze kennis toe te passen in de praktijk. Je leert hoe je data analyseert, patronen herkent, en voorspellende modellen bouwt die kunnen worden toegepast in een breed scala aan toepassingen binnen geo-informatie en geodata.

Wat je Zult Leren in de Cursus Machine Learning met R

Supervised vs. Unsupervised Learning

In de cursus Machine Learning met R bij Geo-ICT duiken we diep in de twee hoofdtypen machine learning: Supervised Learning en Unsupervised Learning. Deze twee benaderingen vormen de kern van hoe machines leren uit data, elk met zijn unieke toepassingen en technieken. Laten we eens kijken naar de belangrijkste verschillen en hoe deze in onze cursus worden behandeld:

  • Supervised Learning (Geleid Leren):
    • Bij supervised learning wordt het model getraind op een gelabelde dataset, wat betekent dat elk voorbeeld in de dataset is gekoppeld aan een label of uitkomst. Het doel van het model is om van deze voorbeelden te leren en voorspellingen te maken voor nieuwe, ongeziene data.
    • Toepassingen: Supervised learning is ideaal voor voorspellende modellen, zoals het voorspellen van huizenprijzen op basis van hun kenmerken of het classificeren van e-mails als spam of niet-spam.
    • Technieken: Je leert werken met populaire algoritmes zoals lineaire regressie, logistische regressie, en beslisbomen.
  • Unsupervised Learning (Ongeleid Leren):
    • In tegenstelling tot supervised learning, wordt unsupervised learning toegepast op datasets zonder labels. Hier probeert het model patronen of structuren in de data te vinden zonder voorafgaande instructies.
    • Toepassingen: Unsupervised learning is krachtig voor clusteranalyse, zoals het segmenteren van klanten op basis van koopgedrag of het ontdekken van groepen in genetische data.
    • Technieken: Tijdens de cursus verkennen we technieken zoals k-means clustering, hi√ęrarchische clustering, en principal component analysis (PCA).

Het begrijpen van deze twee benaderingen van machine learning is cruciaal voor elke datawetenschapper. Ze bieden de basis waarop je kunt bouwen om complexe problemen op te lossen. In onze cursus zorgen we ervoor dat je niet alleen de theorie achter deze leermethoden begrijpt, maar ook hoe je ze praktisch kunt toepassen met R. Dit omvat hands-on oefeningen waarbij je echte datasets analyseert, van geo-informatie tot sociale media data, waardoor je waardevolle inzichten leert extraheren en voorspellende modellen ontwikkelt.

Praktische Vaardigheden met R

Een essentieel onderdeel van de Cursus Machine Learning met R bij Geo-ICT is het ontwikkelen van praktische vaardigheden die je direct kunt toepassen in je werk of studies. R is niet alleen een krachtige tool voor statistische analyse, maar ook een onmisbare vaardigheid voor datawetenschappers die zich bezighouden met geo-informatie en geodata. In deze cursus zul je een breed scala aan vaardigheden opdoen, waaronder:

  • Data Preprocessing: Leer hoe je datasets schoonmaakt, voorbereidt, en manipuleert voor analyse. Dit omvat het omgaan met ontbrekende waarden, het normaliseren van data, en het transformeren van variabelen.
  • Visualisatie: Maak kennis met R’s krachtige visualisatietools, zoals ggplot2, om inzichtelijke en impactvolle grafieken en kaarten te cre√ęren die complexe gegevens begrijpelijk maken.
  • Modelontwikkeling: Leer hoe je verschillende machine learning modellen in R bouwt en afstemt, van eenvoudige lineaire modellen tot meer complexe algoritmes.

Naast deze technische vaardigheden, zul je ook leren:

  • Kritisch Denken: Ontwikkel het vermogen om kritisch naar data te kijken, hypotheses te testen, en op data gebaseerde beslissingen te nemen.
  • Probleemoplossing: Krijg inzicht in hoe je machine learning kunt gebruiken om real-world problemen op te lossen, met name in het veld van geo-informatie.

Door deel te nemen aan deze cursus vergroot je niet alleen je kennis van machine learning en R, maar ontwikkel je ook praktische vaardigheden die essentieel zijn in de moderne arbeidsmarkt. Of je nu analyses wilt uitvoeren voor milieustudies, stadsplanning wilt verbeteren met geodata, of nieuwe inzichten wilt ontdekken in grote datasets, de vaardigheden die je hier leert zullen je helpen om een impact te maken.

We zorgen ervoor dat elke les boeiend en toegankelijk is, met veel praktische oefeningen en projecten die je kennis in de praktijk brengen. Je wordt begeleid door experts in het veld die hun real-world ervaringen en inzichten delen, zodat je leert van de besten. Met deze praktische vaardigheden met R ben je goed uitgerust om de uitdagingen van geo-informatie en geodata aan te gaan en je carrière naar een hoger niveau te tillen.

Waarom Kiezen voor Onze Cursus Machine Learning met R?

Het kiezen van de juiste cursus is een belangrijke stap in je leertraject. Bij Geo-ICT bieden we een Cursus Machine Learning met R aan die zich onderscheidt door een unieke combinatie van diepgang, praktijkgerichtheid, en toegankelijkheid. Hier zijn enkele redenen waarom onze cursus de perfecte keuze is voor iedereen die ge√Įnteresseerd is in machine learning en geo-informatie:

  • Deskundige Instructeurs: Onze docenten zijn niet alleen experts in hun vakgebied, maar hebben ook jarenlange ervaring in het toepassen van machine learning technieken in de praktijk. Zij delen hun kennis en inzichten graag, om je te helpen de materie echt te begrijpen en toe te passen.
  • Praktijkgerichte Aanpak: We geloven sterk in leren door te doen. Daarom is onze cursus ontworpen met een focus op praktische toepassingen, waardoor je hands-on ervaring opdoet met echte datasets en projecten die relevant zijn voor de wereld van geo-informatie en geodata.
  • Toegankelijk en Flexibel: Onze cursus is ontworpen om zowel toegankelijk te zijn voor beginners als uitdagend voor meer gevorderde studenten. We bieden flexibele leerpaden die aangepast kunnen worden aan jouw individuele leerbehoeften en tempo.
  • Actuele en Relevante Inhoud: De cursus wordt voortdurend bijgewerkt om de laatste ontwikkelingen en technieken in machine learning en R te reflecteren. Dit zorgt ervoor dat je leert wat momenteel relevant en toepasbaar is in de industrie.
  • Netwerkmogelijkheden: Door je in te schrijven voor onze cursus word je onderdeel van een gemeenschap van gelijkgestemden. Dit biedt uitstekende mogelijkheden om te netwerken, ervaringen te delen, en samen te werken aan projecten.

Door te kiezen voor onze cursus, investeer je niet alleen in je educatie, maar ook in je toekomst. De vaardigheden die je opdoet, zijn enorm waardevol in een breed scala van sectoren, vooral in velden die rijk zijn aan geo-informatie en geodata. Of je nu je carrière wilt vooruit helpen, nieuwe kansen wilt ontdekken, of simpelweg je kennis wilt verbreden, onze Cursus Machine Learning met R biedt alles wat je nodig hebt om succesvol te zijn.

Lees meer

Inschrijven






    Korting: 10% bij 3 cursisten
    15% vanaf 4 cursisten

    ‚ā¨1695,- Excl. btw

    ‚ā¨1695,- Excl. btw

    Dagindeling

    Dag 1

    • Korte herhaling R programmeren
    • De R Data Types en Data Frames
    • Statistische functies in R
    • R Data Files
    • R Packages
    • R Algoritmen

    Daarna gaan we aan de slag met Machine Learning.

    • Wat is Machine Learning
    • Building Models of Data
    • Model Based Learning
    • Tunable Parameters
    • Supervised Learning
    • Discrete Labels
    • Continuous Labels
    • Classification and Regression
    • Unsupervised Learning
    • Clustering and Dimensionality Reduction

    Dag 2

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

    Dag 3

    • MSpark Session
    • Copy data into Spark
    • File Setup
    • Load data
    • Spark SQL
    • Store Data
    • Using dplyr
    • showquery()
    • Spark DataFrame Functions
    • sdf_pivot()
    • Feature Transformers
    • Distributed R
    • Web Applications
    • Shiny Architecture
    • Shiny Server
    • UI and Server
    • Input Object
    • Output Object
    • Reactivity
    • Render Options
    • Shiny Functions
    • Shiny Layout and Dashboard
    • Shiny Performance
    • 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
    Cursusduur: 3 dagen
    Schrijf mij in

    Leerdoelen

    • U bent in staat de zelflerende machine te trainen en toe te passen.
    • U bent in staat om zelf een zelflerende machine te ontwikkelen.
    Violet Bothof

    Meer informatie?

    Heb je vragen over de inhoud van de cursus? Of twijfel je of de cursus aansluit bij jouw leerdoelen of wensen? Liever incompany of een privé cursus? We helpen je graag verder.

    Veelgestelde vragen over Machine Learning met R

    In deze cursus leer je hoe je supervised en unsupervised modellen kunt toepassen met R, inclusief het gebruik van R data types, data frames, libraries, en statistische functies.

    Deze cursus is ideaal voor zowel startende als ervaren geo-specialisten, professionals uit andere sectoren die zich willen omscholen, en medewerkers van bedrijven en onderwijsinstellingen die hun kennis over machine learning en R willen uitbreiden.

    Je leert werken met R software en verschillende machine learning algoritmes. De focus ligt op praktische vaardigheden zoals classificatie, regressie, clustering en dimensionality reduction.

    De cursus biedt essenti√ęle kennis en vaardigheden in machine learning die zeer gewild zijn in de geosector, waardoor je carri√®remogelijkheden aanzienlijk kunnen verbeteren.

    Basiskennis van programmeren wordt aanbevolen, maar de cursus is ontworpen om toegankelijk te zijn voor deelnemers met verschillende achtergronden en ervaringsniveaus.

    De cursus duurt 3 dagen, waarin je intensief werkt aan het begrijpen en toepassen van machine learning concepten met R.

    De cursus omvat onderwerpen zoals R programmeren, R Data Types en Data Frames, statistische functies in R, R Data Files, R Packages, en R Algoritmen.

    Na afloop van de cursus ben je in staat om zelflerende machines te trainen en te ontwikkelen met behulp van R.

    Ja, na de cursus kun je nog twee weken vragen stellen aan de docent via e-mail. Voor praktische problemen biedt Geo-ICT ook Online Support met 1-op-1 maatwerk lessen.

    Ja, het is mogelijk om de cursus online te volgen via Google Meet. Je kunt per cursusdag beslissen of je fysiek aanwezig wilt zijn of de cursus online wilt volgen.