Machine Learning mit MATLAB

Lernen Sie, Regressions-, Klassifikations- und Clustering-Modelle zu erstellen und deren Leistung zu verbessern.

Voraussetzungen: MATLAB-Grundlagen

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Vorteile des selbstbestimmten Formats

Schritt-für-Schritt-Anleitung

Praktische Übungen mit automatischem Feedback

Zugriff auf MATLAB über Ihren Webbrowser

Austauschbarer Fortschrittsbericht und Kurszertifikat

Über diesen Kurs

 Die Lektionen sind nur auf Englisch verfügbar.


1.

Erste Schritte

Verschaffen Sie sich einen Überblick über den Kurs. Daten importieren und verarbeiten, Datenmerkmale untersuchen und ein Klassifizierungsmodell trainieren und auswerten.

30 Minuten


2.

Suche nach natürlichen Mustern in Daten

Verwenden Sie unüberwachte Lerntechniken, um Beobachtungen auf der Grundlage eines Satzes von erklärenden Variablen zu gruppieren und natürliche Muster in einem Datensatz zu entdecken.

120 Minuten


3.

Methode zur Klassifizierung

Verwenden Sie verfügbare Klassifizierungsmethoden, um Datenklassifizierungsmodelle zu trainieren. Treffen Sie Prognosen und bewerten Sie die Genauigkeit eines Prognosemodells.

135 Minuten


4.

Verbesserung prädiktiver Modelle

Validieren Sie die Modellleistung. Optimieren Sie die Modelleigenschaften. Reduzieren Sie die Dimensionalität eines Datensatzes und vereinfachen Sie Modelle für Machine Learning.

90 Minuten


5.

Regressionsmethoden

Verwenden Sie Techniken des überwachten Lernens, um eine prädiktive Modellierung für kontinuierliche Antwortvariablen durchzuführen.

105 Minuten


6.

Neuronale Netze

Erstellen und trainieren Sie neuronale Netze für Clustering und prädiktive Modellierung. Anpassung der Netzwerkarchitektur zur Verbesserung der Leistung.

45 Minuten

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