基于MATLAB的机器学习
일정보기및등록교육과정세부정보
본2일교육과정에서는统计和机器学习工具箱™및深度学习工具箱™의기능을사용한MATLAB®환경에서데이터분석및머신러닝기법에대해집중적으로다룹니다。본교육과정에서는대규모데이터셋에서특징을찾아내는비지도학습과예측모델을구축하기위한지도학습에대해알아봅니다。예제와연습문제를통해결과를시각화하고평가하는기법을중점적으로다룹니다。본교육과정에서다루는주내용은다음과같습니다
- 데이터구성과전처리
- 데이터군집화
- 분류및회귀모델생성
- 모델해석및평가
- 데이터셋차원축소
- 앙상블을사용하여모델의성능개선
1일차
데이터가져오기및정리하기
학습목通讯录:데이터를MATLAB으로가져와서데이터정규화및누락값이있는관측값제거를비롯하여분석을위해구성합니다。
- 데이터형
- 表형
- 데이터준비
데이터에서자연패턴찾기
학습목通讯录:비지도학습기법을사용하여,설명변수세트를기반으로관측값을그룹화하고데이터세트에서자연패턴을찾습니다。
- 비지도학습
- 군집 방법
- 군집평가및해석
분류모델구축
학습목通讯录:지도학습기법을사용하여분류문제에대해예측모델링을수행합니다。예측모델의정확도를평가합니다。
- 지도 학습
- 훈련및검
- 분류 방법
2일차
예측모델개선
학습목通讯录:데이터세트의차원수를줄입니다。머신러닝모델을개선하고단순화합니다。
- 교차검
- 하이퍼파라미터최적화
- 특징 변환
- 특징 선택
- 앙상블학습
회귀모델구축
학습목通讯录:지도학습기법을사용하여연속응답변수에대해예측모델링을수행합니다。
- 모수적회귀방법
- 비모수적회귀방법
- 회귀모델실행
신경망생성
학습목通讯录:군집과예측모델링에사용할신경망을만들고훈련시킵니다。성능개선을위해신경망아키텍쳐를조정합니다。
- 자기조직화맵을사용한군집
- 피드포워드신경망을사용한분류
- 피드포워드신경망을사용한회귀
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