MATLAB®에서 군집화, 분류 및 회귀를 위한 여러 유형의 머신러닝 모델을 적용할 수 있습니다. 서로 다른 기법이 어떻게 모델 성능을 최적화할 수 있는지에 대해 살펴볼 수 있습니다.
Get an overview of the course. Import and process data, explore data features, and train and evaluate a classification model.
Use unsupervised learning techniques to group observations based on a set of explanatory variables and discover natural patterns in a data set.
Use available classification methods to train data classification models. Make predictions and evaluate the accuracy of a predictive model.
Validate model performance. Optimize model properties. Reduce the dimensionality of a data set and simplify machine learning models.
Use supervised learning techniques to perform predictive modeling for continuous response variables.
Learn next steps and give feedback on the course.
형식:자기 주도형
언어:한국어
실제 영상 및 시퀀스 데이터로 심층 신경망을 구축하기 위한 이론과 실습을 학습할 수 있습니다.
MATLAB에서 신호 처리를 수행하는 방법을 학습할 수 있습니다.
분류 문제에 대한 실용적인 머신러닝 방법의 기본 사항을 학습할 수 있습니다.