必要条件

MATLAB基礎コースを受講された方,または同等の知識(特にベクトル・行列・テーブル操作の知識)をお持ちの方。MATLABによる統計解析コースを受講された方または,統計解析や機械学習技術の基礎知識をお持ちの方。

このコースは,オンラインの自己学習形式トレーニングでも受講できます。

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MATLABによる機械学習

この2日コースでは,统计和机器学习工具^™と深度学习工具箱^™の機能を使用して,MATLAB^®による機械学習の実施方法を中心に学びます。教師なし学習を使用したデータセットからの特徴抽出(クラスタリング)と,教師あり学習を使用した予測モデル(分類・回帰モデル)の構築について説明します。例題と演習では,可視化と結果の評価方法を解説します。

データのインポートと前処理
データのクラスタリング
分類および回帰モデルの構築
モデルの評価
データセットの簡略化
モデルの改善

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必要条件

このコースは,オンラインの自己学習形式トレーニングでも受講できます。

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1 日目
データのインポートと整理	目的:データをMATLABにインポートし解析する方法について学びます。解析にはデータの正規化,欠損データ値をもつ観測値の削除などが含まれます。データのテーブルカテゴリカルデータデータの前処理
データの妥当なパターンの検出	目的:教師なし学習のテクニックであるクラスタリングを使用して,類似性の尺度に基づきデータセットをグループに分割し,データセット内の妥当なパターンを検出する方法について学びます。なお,変数の次元を削減する方法として主成分分析を復習します。教師なし学習次元の削減クラスターの作成クラスターの評価と解釈
分類モデルの構築	目的:教師あり学習のテクニックである分類を使用して,分類問題に対して予測モデルを構築する方法を学びます。また,モデルの学習率と予測精度も評価します。教師あり学習と分類学習と検証分類手法

2 日目
予測モデルの改善	目的:データセットの次元を削減し,機械学習の分類モデルを単純化および改善する方法について学びます。交差検定ハイパーパラメーターの最適化特徴変換特徴選択アンサンブル学習
回帰モデルの作成	目的:教師あり学習のテクニックである回帰を使用して,連続応答変数に対して予測モデルを構築する方法を学びます。また,モデルの学習率と予測精度も評価します。パラメトリックモデルノンパラメトリックモデル正則化と特徴選択
ニューラルネットワークの作成	目的:クラスタリングと予測モデル構築のためにニューラルネットワークを学習させる方法について学びます。また,ネットワークをチューニングし,性能を改善する方法も学びます。自己組織化マップによるクラスタリングフィードフォワードネットワークによる分類フィードフォワードネットワークによる回帰

アカデミック割引

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フィルター

形式タイプ

言語

所在地

実施確定

これらのコースはご登録後,キャンセルもしくは日程変更されることはありません。

コーススケジュール

結果 1 - 6 / 6

デンマーク

フィルターのクリア

日付	所在地	言語	価格
オンデマンド	自己学習形式申し込み後180日間無制限でアクセス可能	英語	350美元
2021 年 11月 09 日- 2021 年 11月 10 日	バーチャル早上9点-下午5点(中央ヨーロッパ標準時)	英語	1500美元
2021 年 12月 14 日- 2021 年 12月 15 日	バーチャル早上9点-下午5点(中央ヨーロッパ標準時)	英語	1500美元
2022 年 3 月 01 日- 2022 年 3 月 02 日	バーチャル早上9点-下午5点(中央ヨーロッパ標準時)	英語	1500美元
2022 年 5 月 10 日- 2022 年 5 月 11 日	バーチャル早上9点-下午5点(中央ヨーロッパ夏時間)	ドイツ語	1500美元
2022 年 6月 21 日- 2022 年 6月 22 日	バーチャル早上9点-下午5点(中央ヨーロッパ夏時間)	フランス語	1500美元

結果 1 - 6 / 6

適用される価格の前提となる購入/使用場所:アメリカ合衆国,以外の国・地域で利用する場合は,営業へのお問い合わせにお問い合わせください。製品価格には、売上税、使用税、消費税、付加価値税、その他の税金は含まれていません。実際に適用される税金、関税、課徴金、賦課金および政府関係費用は、ご注文の際に確定します。詳細については、トレーニングポリシーを参照してください。