機械学習の基礎を学び、教師なし学習と教師あり学習の違いを理解し、機械学習ワークフローの例を見ます。
生データを特徴量に変換するための特徴量エンジニアリングおよび手法、結果を比較し評価するための ROC 曲線、最適なパラメーターセットを検出するためのハイパーパラメーター最適化など、機械学習適用のトピックをご覧ください。
MATLAB を使用した実践的データサイエンス専門講座 (コース)
Coursera の 4 つのコースシリーズを受講して、データサイエンスのスキルを身に付け、実践的な例に適用します。
ebook を読んで、機械学習の基礎から応用テクニックおよびアルゴリズムまで、段階的に学習します。
MATLAB を使用して、回帰、分類、およびクラスタリングモデルを作成し、それらの性能を最適化します。
Make MATLAB code run faster. Compile MATLAB code into MEX files and solve computationally and data-intensive problems using multicore processors, GPUs, and computer clusters.
予知保全に必須の技術である、信号処理、機械学習、ハードウェアの残存耐用期間推定について学びます。
MATLAB Online でこれらの対話型の例を開いて見る
分類、回帰、クラスタリングなど、さまざまなタイプのモデルについて、MATLAB で実践的な例を見て実行します。適切なモデルを当てはめるプロセスをステップごとに実行します。
