水木井原,MathWorks公司
机械学习とは,现在あるデータから重要なパターンや倾向を学习し,新しいサンプルの挙动や性质について予测や分类を行うことができる技术です。人工知能,物联网(物联网),ビッグデータといったよく目にするバズワードには,必ずこの机械学习が关わってきます。例えば,SNSなどの文字解析,机械の故障诊断,ロボット制御,物体认识など幅広い分野で机械学习が使用されています。
最近では安価なセンサーの普及や通信技術の発達により,大規模なデータをより簡単に取得できるようになりました。しかしその一方で,大量のデータから重要な情報を効率よく取り出し,目的に沿った活用をすることが,現在のデータ解析の課題となっています。
本セミナーでは,データ解析を意思决定につなげる机械学习の典型的なワークフローについて解说します。また,実问题で起こる外的存储器エラー,计算时间,パラメータ设定の课题について,妥尔配列やベイズ最适化の机能を使って対处する例をお见せします。
録画:2017年9月28日
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