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自己学習形式のオンラインコース

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Web サイトの選択

Web サイトを選択すると、翻訳されたコンテンツにアクセスし、地域のイベントやサービスを確認できます。現在の位置情報に基づき、次のサイトの選択を推奨します:

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  • (English)

また、以下のリストから Web サイトを選択することもできます。

最適なサイトパフォーマンスの取得方法

中国のサイト (中国語または英語) を選択することで、最適なサイトパフォーマンスが得られます。その他の国の MathWorks のサイトは、お客様の地域からのアクセスが最適化されていません。

南北アメリカ

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MATLAB による機械学習

MATLAB® でさまざまな種類 (クラスタリング、分類、回帰) の機械学習モデルを学習します。どのようにモデルのパフォーマンスを最適化できるかについても理解を深めます。

コース モジュール

はじめに

コースの概要を確認します。データのインポートと処理、データの特徴の探索、分類モデルの学習と評価について学びます。

レッスン:
  • コースの内容
  • 復習 - 機械学習入門

データの妥当なパターンの検出

教師なし学習の手法を使用して、一連の説明変数に基づいて観測値をグループ化し、データセットに潜む妥当なパターンを見つけます。

レッスン:
  • コースで使用する例 - バスケットボール選手のグループ分け
  • 低次元の可視化
  • k-means クラスタリング
  • 混合ガウスモデル
  • クラスターの解釈
  • 階層クラスタリング
  • プロジェクト ‐ クラスタリング

分類メソッド

利用可能な分類メソッドを使用して、データ分類モデルの学習を行います。予測を行い、予測モデルの精度を評価します。

レッスン:
  • コースで使用する例 - 故障タイプの分類
  • 最近傍による分類
  • 分類木
  • 単純ベイズ分類
  • 判別分析
  • サポート ベクター マシン
  • プロジェクト ‐ 分類メソッド

予測モデルの改善

モデルのパフォーマンスを検証します。モデルのプロパティを最適化します。データセットの次元を減らして、機械学習モデルをシンプルにします。

レッスン:
  • 予測モデルの改善方法
  • 交差検証
  • ハイパーパラメーターの最適化
  • 予測子の削減 - 特徴変換
  • 予測子の削減 - 特徴選択
  • アンサンブル学習
  • プロジェクト ‐ 予測モデルの改善

回帰メソッド

教師あり学習の手法を使用して、連続的な応答変数に対する予測モデリングを実行します。

レッスン:
  • コースで使用する例 - 燃費
  • 線形モデル
  • ステップワイズ近似
  • 正則化された線形モデル
  • SVM と木
  • ガウス過程回帰
  • プロジェクト - 回帰

ニューラル ネットワーク

クラスタリングおよび予測モデリングのニューラル ネットワークを作成して、学習を行います。ネットワークのアーキテクチャを調整して、パフォーマンスを改善します。

レッスン:
  • ニューラル ネットワークの概要
  • 自己組織化マップ
  • フィードフォワード ネットワーク

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:
  • 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

機械学習入門

分類問題の実用的な機械学習手法の基礎を学習します。

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