基于MATLAB的机器学习
일정보기및등록교육과정세부정보
본2일교육과정은matlab®에서统计和机器学习工具箱™및深度学习工具箱™내의함수를사용한데이터분석및기계학습기술에대하여집중적으로다룹니다。본교육과정에서는대용량데이터에서피쳐(特性)를찾아내는비지도(无监督)학습과예측모델(预测模型)을구축하기위한지도(监督)학습에대해설명합니다。예제와연습문제를통해결과의시각화및평가기술에대해중점적으로다룹니다。본과정의주내용은다음과같습니다。
- 데이터구성과전처리
- 데이터군집화
- 구분기및회귀분석모델생성
- 모델해석및평가
- 데이터차원축소
- 套装이용한모델의성능개선
1일차
데이터가져오기및정리하기
摘要目的:데이터를MATLAB으로가져와서데이터정규화및누락값이있는관측값제거를비롯하여분석을위해구성합니다。
- 데이터형
- 表형
- 데이터준비
데이터에서자연패턴찾기
摘要目的:비지도학습기법을사용하여,설명변수세트를기반으로관측값을그룹화하고데이터세트에서자연패턴을찾습니다。
- 비지도학습
- 군집 방법
- 군집평가및해석
분류모델구축
摘要目的:지도학습기법을사용하여분류문제에대해예측모델링을수행합니다。예측모델의정확도를평가합니다。
- 지도 학습
- 훈련및검
- 분류 방법
2일차
예측모델개선
- 교차검
- 하이퍼파라미터최적화
- 특징 변환
- 특징 선택
- 앙상블학습
회귀모델구축
摘要目的:지도학습기법을사용하여연속응답변수에대해예측모델링을수행합니다。
- 모수적회귀방법
- 비모수적회귀방법
- 회귀모델실행
신경망생성
摘要目的:군집과예측모델링에사용할신경망을만들고훈련시킵니다。성능개선을위해신경망아키텍쳐를조정합니다。
- 자기조직화맵을사용한군집
- 피드포워드신경망을사용한분류
- 피드포워드신경망을사용한회귀
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