机器学习迅速成为解决广泛行业中复杂建模问题的强大工具。它使工程师和科学家能够开发从数据中学习的模型,并且可以作为包装应用程序的一部分部署,这些应用程序可以在嵌入式系统和云基础架构上有效运行。机器学习的好处正在在各地的应用程序中实现,包括预测性维护,健康监测,财务组合预测和高级驾驶员帮助。但是,在实践中成功应用机器学习提出了一些挑战。并不总是清楚哪些数据对预测最有用,而调谐机学习超级计可以消耗大量时间。
在本网络研讨会中,您将了解MATLAB中的机器学习工具如何应对这些挑战。我们将证明:
记录:2018年7月31日
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