機械学習入門

この無料チュートリアルでは、分類問題の実用的な機械学習方法の概要を対話形式で説明します。所要時間は 2 時間です。

必要条件: MATLAB 入門を修了、または MATLAB の基礎知識があること

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レッスンは英語、韓国語、日本語、スペイン語でご利用いただけます。

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1.

機械学習の概要

機械学習の概念とコースの概要を理解する

  • 機械学習とは?
  • コース概要

2.

分類ワークフロー

分類タスクを実行する簡易なモデルを作成する

  • 分類ワークフローの概要
  • データのインポート
  • データの処理
  • 特徴量の抽出
  • モデルの作成
  • モデルの評価
  • 確認

3.

データのインポートと前処理

複数ファイルからデータをインポート

  • データファイルの管理
  • データストアの作成
  • データ変換の追加

4.

特徴エンジニアリング

生信号から特徴量を計算します。

  • 信号の種類
  • 転移学習に必要なコンポーネント
  • 要約統計の計算
  • ピークの検索
  • 導関数の計算
  • 相関の計算
  • 特徴抽出の自動化

5.

分類モデル

機械学習モデルを学習させて使用し、予測を行います。

  • 学習とテスト
  • 機械学習モデル
  • モデルの学習
  • 予測の実行
  • 誤分類の調査
  • モデルの改善
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