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image for course Machine Learning Onramp

Machine Learning Onramp

분류 문제에 대한 MATLAB®의 실용적인 머신러닝의 기본 사항을 학습할 수 있습니다. 실제 데이터에서 정보를 추출하는 머신러닝 모델을 사용하여 데이터를 미리 정의된 범주로 그룹화할 수 있습니다.

교육과정 모듈

머신러닝 개요

머신러닝 개념 및 교육과정에 대해 알아봅니다.

강의 내용:
  • 머신러닝이란?

분류 워크플로

간단한 모델을 작성하여 분류 작업을 수행합니다.

강의 내용:
  • 개요
  • 데이터 가져오기
  • 데이터 처리하기
  • 특징 추출하기
  • 모델 작성하기
  • 모델 평가하기
  • 검토하기

데이터 가져오기 및 전처리하기

여러 개의 파일에서 데이터를 가져옵니다.

강의 내용:
  • 데이터 파일 정리
  • 데이터저장소 만들기
  • 데이터 변환 추가하기

특징 엔지니어링하기

원시 신호에서 특징을 계산합니다.

강의 내용:
  • 신호 유형
  • 요약 통계량 계산하기
  • 피크 검출하기
  • 도함수 계산하기
  • 상관 계산하기
  • 특징 추출 자동화하기

분류 모델

머신러닝 모델을 훈련시키고 훈련된 모델을 사용하여 예측을 수행합니다.

강의 내용:
  • 훈련 데이터와 테스트 데이터
  • 머신러닝 모델
  • 모델 훈련시키기
  • 예측하기
  • 오분류 조사하기
  • 모델 개선하기

결론

다음 단계를 알아보고 본 교육과정에 대한 사용자 의견을 제공합니다.

강의 내용:
  • 추가 학습 자료
  • 설문 조사

형식:자기 주도형

언어:한국어

언어

  • 자동화된 피드백이 제공되는 실습 연습문제
  • 웹 브라우저를 통해 MATLAB 이용
  • 공유 가능한 진도 보고서 및 교육과정 수료증

Deep Learning Onramp

딥러닝 방법을 사용하여 영상 인식을 수행하는 방법을 빠르게 학습할 수 있습니다.

MATLAB Onramp

MATLAB의 기본 사항을 빠르게 학습할 수 있습니다.

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