Машинное обучение и предсказуемое моделирование с помощью MATLAB

Данный курс поможет вам освоить процесс преобразования необработанных данных в предсказания, которые можно использовать в практической работе, используя надежную вычислительную среду MATLAB. Вы пройдете путь от понимания основ статистики до создания, настройки и оценки профессиональных моделей машинного обучения. Освоив эти предсказывающие рабочие процессы, вы сможете обнаружить скрытые закономерности в ваших наборах данных и принимать уверенные, основанные на данных решения в вашей отрасли. Что вы узнаете: - Понять основные концепции машинного обучения, включая парадигмы обучения с наблюдением и без наблюдения - Подготовка и предварительная обработка структурированных данных с использованием современных структур таблиц MATLAB и рабочих процессов очистки данных - Обучение моделей регрессии и классификации с помощью интуитивно понятных приложений машинного обучения MATLAB и инструментов командной строки - Оценка производительности модели с использованием ключевых метрик, таких как матрицы путаницы, кривые ROC и методы перекрестной проверки - интерпретировать решения модели с использованием современных методов оценки важности признаков и объяснимости - Развертывание обученных моделей для практического использования, обеспечивая воспроизводимость и масштабируемость ваших предсказательных рабочих процессов Курс начинается с основных определений машинного обучения и методов подготовки данных. Затем вы пройдете пошаговые письменные объяснения и практические фрагменты кода, охватывающие обучение модели, настройку гиперпараметров и проверку модели. Этот курс предназначен для новичков, экспертов в области и инженеров, которые хотят использовать машинное обучение без глубокого понимания компьютерных наук. Базовое понимание вводной статистики полезно, но опыт программирования не требуется. Начните читать сегодня, чтобы раскрыть предсказательную силу ваших данных с помощью MATLAB.