Schulungen zu MATLAB und Simulink

Machine Learning Onramp

Machine Learning

Dieses kostenlose zweistündige Tutorial bietet eine interaktive Einführung in praxisorientierte Methoden zum Lösen von Klassifikationsproblemen mit Machine Learning.

Voraussetzungen: MATLAB Onramp oder Grundkenntnisse in MATLAB

Details und Start

 

Zugriff auf MATLAB über Ihren Webbrowser

 

Vertiefende Video-Tutorials

 

Praktische Übungen mit automatisierten Bewertungen und Feedback

 

Lektionen verfügbar auf Englisch, Koreanisch, Japanisch und Spanisch

Wählen Sie eine Lektion für den Einstieg

1.

Überblick über Machine Learning

Machen Sie sich mit den Konzepten des Machine Learning und mit dem Kurs vertraut.

  • Was ist Machine Learning?
  • Kursübersicht

2.

Klassifizierungs-Workflow

Erstellen Sie ein einfaches Modell für eine Klassifikationsaufgabe.

  • Überblick über den Klassifikations-Workflow
  • Importieren von Daten
  • Verarbeiten von Daten
  • Extrahieren von Merkmalen
  • Erstellen eines Modells
  • Evaluieren des Modells
  • Überprüfung

3.

Import und Vorverarbeitung von Daten

Importieren Sie Daten aus verschiedenen Dateien.

  • Organisieren von Datendateien
  • Erstellen von Datastores
  • Hinzufügen einer Datentransformation

4.

Engineering-Funktionen

Berechnen Sie Merkmale aus Rohsignalen.

  • Signal-Typen
  • Berechnen von zusammenfassenden Statistiken
  • Bestimmen von Maxima (Peaks)
  • Berechnen von abgeleiteten Werten
  • Berechnen von Korrelationen
  • Automatisieren der Merkmalsextraktion

5.

Klassifikationsmodelle

Trainieren und verwenden Sie Machine-Learning-Modelle, um Vorhersagen zu treffen.

  • Training und Testen
  • Machine-Learning-Modelle
  • Trainieren eines Modells
  • Treffen von Vorhersagen
  • Untersuchen von Fehlklassifizierungen
  • Verbessern des Modells
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