e ラーニングコース

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機械学習入門

MATLAB® で分類問題の実用的な機械学習の基礎を学習します。実際のデータから情報を抽出する機械学習モデルを使用して、事前定義されたカテゴリにデータをグループ化します。

コースモジュール

機械学習の概要

機械学習の概念とこのコースについて理解します。

レッスン:

機械学習とは

分類学習器での機械学習モデルの学習

機械学習のワークフロー

データのインポート

MATLAB にデータをインポートします。

レッスン:

文字のインポート

データファイルの整理

複数の文字のインポート

特徴量の抽出

表形式のデータから特徴量を抽出します。

レッスン:

特徴量とは

特徴量からの文字の抽出

特徴量を抽出する関数の作成

複数のファイルからの特徴量の抽出

検証のためのデータ分割

テストセットと検証セットを使用してモデルのパフォーマンスを評価します。

レッスン:

学習データとテストデータ

分類学習器での学習データとテストデータの設定

交差検証とは

分類学習器における交差検証の設定

モデルの学習

分類モデルに学習させます。

レッスン:

分類法の仕組み

分類学習器でのモデルの学習

モデルのハイパーパラメーターの変更

パフォーマンスの評価

いくつかの方法を使用してモデルのパフォーマンスを評価します。

レッスン:

モデルの比較

混同行列

パフォーマンスの向上

モデルのパフォーマンスを向上させる可能性のある方法を特定します。

レッスン:

パフォーマンス向上に関する考慮事項

まとめ

次のステップを確認し、コースについてのフィードバックをお願いします。

レッスン:

機械学習のその他のアプリケーション

その他のリソース

アンケート

形式: 自己学習形式

言語:日本語

言語

フィードバックを自動的に受けられる実践的な演習環境
Web ブラウザーから MATLAB にアクセス可能
共有可能な進捗レポートとコース修了証

ディープラーニング入門

最短でディープラーニングを使用した画像認識技術を学習します。

MATLAB 入門

最短で MATLAB の基礎を学習します。