• Новостная рассылка

    Подпишитесь и получайте самые свежие новости.
    Подписаться на новостную рассылку
  • Машинное обучение с MATLAB

    Код тренинга: MLML

    Однодневный курс посвящен анализу данных и методам машинного обучения в MATLAB® на базе библиотеки инструментов Statistics and Machine Learning Toolbox и Neural Networks Toolbox. В курсе будут демонстрироваться техники обучения без учителя для исследования и обнаружения особенностей в больших наборах данных и обучения с учителем для построения прогнозных моделей. На примерах и упражнениях будут рассмотрены методы визуализации и оценки результатов.


    Темы курса включают:

    • Организация и предварительная обработка данных
    • Кластеризация
    • Построение моделей классификации
    • Интерпретация и оценка моделей
    • Уменьшение размерности множества данных
    • Использование ансамбля обучений для повышения эффективности модели

    Заявка на тренинг


    Подробнее

    Программа курса

    Модуль 1. Импорт и организация данных

    Импорт данных в MATLAB и их организация для последующего анализа, включая нормировку и обработку наблюдений с пропущенными значениями.

    • Типы данных
    • Таблицы
    • Данные категорий
    • Подготовка данных

    Модуль 2. Нахождение естественных структур в данных

    Использование методов обучения без учителя для группировки наблюдений основанных на множестве независимых переменных и исследование естественных структур исходного множества.

    • Обучение без учителя
    • Самоорганизующиеся карты
    • Методы кластеризации
    • Оценка и интерпретация кластеров

    Модуль 3. Построение предсказательной модели

    Использование методов обучения с учителем для выполнения прогнозного моделирования, в том числе создания, подготовки и моделирования нейронных сетей в среде MATLAB. Оценка точности прогнозной модели.

    • Обучение с учителем
    • Обучение и проверка
    • Методы классификации
    • Нейронные сети

    Модуль 4. Повышение производительности модели

    Уменьшение размерности набора данных. Улучшение и упрощение моделей машинного обучения

    • Преобразование признаков
    • Выбор характеристик
    • Перекрестная проверка
    • Ансамбль обучений

    Заявка на тренинг
    Связанные материалы