Presentadoras: Roxana Noelia Villafañe, Ana Laura Diedrichs y Patricia Loto
🗓️ Lunes 5 de Octubre de 2020
⏰ Horario: 15-17 hs
Este taller es introductorio y permitirá dar los primeros pasos en el universo tidymodels, el cual está formado por un conjunto de paquetes creados para aprendizaje automático siguiendo la filosofía tidyverse. El curso tendrá una breve introducción teórica y luego nos centraremos en entrenar y evaluar modelos de machine learning para resolver problemas de predicción y clasificación utilizando algunos de los paquetes como rsample, parsnip, yardstick, entre otros. Les asistente luego del curso podrán ejecutar modelos de predicción y clasificación y evaluar su performance. Dado que el cupo es limitado, contesta este cuestionario para saber si cuentas con los conocimientos necesarios para aprovechar esta reunión: http://bit.ly/preML_tidymodels
- Tienes conocimientos básicos del lenguaje R y la IDE de Rstudio.
- Tienes un manejo básico de tidyverse.
- Quieres tener un primer acercamiento al universo Tidymodels.
- Quieres aprender sobre modelado predictivo utilizando los paquetes que forman parte de Tidymodels.
Si crees que debes reforzar algún punto de los enunciados anteriormente, podes practicar con los primers de Rstudio.
La inscripción puede realizarse mediante las cuentas de meetup de
Los estudiantes entenderán cómo se entrenan, evalúan y generan predicciones con modelos de Regresión y Clasificación utilizando los paquetes del universo Tidymodels.
Gracias por inscribirte a este workshop, en el mismo trabajaremos con la versión más reciente de R y Rstudio, por lo que, para aprovecharlo deberás traer una pc portátil con lo siguiente instalado:
Para seguir este workshop tienes 2 opciones:
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Una versión reciente de R (>=3.6.4) disponible de manera gratuita para su descarga en CRAN.
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Una versión reciente de Rstudio Desktop (>= 1.3.959) disponible de manera gratuita para su descarga en Rstudio.
En ambos casos, ten en cuenta cuál es el Sistema Operativo que utilizas y la versión del mismo (32 o 64 bits) para descargar la versión correcta tanto de R como de Rstudio.
- Los paquetes que utilizaremos pueden instalarse, abriendo Rstudio y ejecutando las siguientes sentencias:
mis_paquetes <- c("tidyverse", "tidymodels","devtools", "datos", "easypackages","kknn", "rpart", "rpart.plot", "rattle", "ranger", "partykit", "vip", "palmerpenguins")
install.packages(mis_paquetes, repos = "http://cran.rstudio.com")
Para poder instalar de manera exitosa los paquetes, es necesario que estés conectado a Internet.
¿Cómo verifico que los paquetes se instalaron correctamente?
Para verificar que los paquetes se cargaron correctamente, por favor ejecutá las sentencias que están a continuación:
easypackages::libraries("tidyverse", "tidymodels","devtools", "datos", "kknn", "rpart", "rattle", "AmesHousing", "ranger", "partykit", "vip")
También puedes seguir el código mediante una sesión en Rstudio Cloud en el siguiente link https://rstudio.cloud/project/1719389
Tanto la presentación como los archivos rmarkdown se encuentran en la carpeta Material.
El video estará disponible en el canal de Youtube de LatinR
Para la elaboración tanto del material teórico como de los ejercicios prácticos se utilizaron como referencia, los libros descriptos a continuación:
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Página oficial del proyecto Tidymodels de Rstudio
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Introduction to ML con Tidymodels de Allison Hill en la rstudio::conf 2020
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Tutoriales de Max Kuhn en la rstudio::conf 2017-2020- Repositorio
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Canal de Youtube de Julia Silge y el código en su blog personal
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Three reasons to use Tidymodels por Julia Silge en Youtube
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Free book Hands on Machine Learning with R
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Max Kuhn & Johnson Kjell. Feature Engineering
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Max Kuhn & Johnson Kjell. Applied Predictive Modeling
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CME 106 - Introduction to Probability and Statistics for Engineers