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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