機械学習入門
この無料チュートリアルでは,分類問題の実用的な機械学習方法の概要を対話形式で説明します。所要時間は2時間です。
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1.
機械学習の概要
機械学習の概念とコースの概要を理解する
- 機械学習とは吗?
- コース概要
2.
分類ワークフロー
分類タスクを実行する簡易なモデルを作成する
- 分類ワークフローの概要
- データのインポート
- データの処理
- 特徴量の抽出
- モデルの作成
- モデルの評価
- 確認
3.
データのインポートと前処理
複数ファイルからデータをインポート
- データファイルの管理
- データストアの作成
- データ変換の追加
4.
特徴エンジニアリング
生信号から特徴量を計算
- 信号の種類
- 要約統計の計算
- ピークの検索
- 導関数の計算
- 相関の計算
- 特徴抽出の自動化
5.
分類モデル
機械学習モデルを学習させて使用し,予測を行う
- 学習とテスト
- 機械学習モデル
- モデルの学習
- 予測の実行
- 誤分類の調査
- モデルの改善
関連コース
MATLABによる機械学習
データの探索方法や,予測モデルの構築方法について学習します。
ディープラーニング入門
ディープラーニング手法を使用した,画像認識を行う方法について学習します。
MATLABによる複雑なデータの読み込みと前処理および可視化
カスタマイズされたグラフを作成し,データ解析のタスクを自動化する方法について学習します。
