MATLAB 基礎 コースを受講された方、または同等の知識を有する方。 MATLAB による統計解析 コースを受講された方で 統計解析や機械学習技術の基礎知識をお持ちの方。
このコースは、オンラインの自己学習形式トレーニングでも受講できます。
自己学習形式コースでは、ブラウザーを使った実践的な MATLAB の演習に、時間と場所を選ばずに自分のペースで取り組むことができます。
スケジュールと受講申請
必要条件
MATLAB 基礎 コースを受講された方、または同等の知識を有する方。 MATLAB による統計解析 コースを受講された方で 統計解析や機械学習技術の基礎知識をお持ちの方。
このコースは、オンラインの自己学習形式トレーニングでも受講できます。
自己学習形式コースでは、ブラウザーを使った実践的な MATLAB の演習に、時間と場所を選ばずに自分のペースで取り組むことができます。
MATLAB による機械学習
この 2 日コースでは、Statistics and Machine Learning Toolbox™ と Neural Network Toolbox™ の機能を使用して、 MATLAB® でのデータ解析と機械学習の手法を中心に学びます。 また、教師なし学習を使ったデータセットからの特徴の抽出と、教師あり学習を使った 予測モデルの構築について説明します。 例題と演習では、可視化と結果の評価方法を詳しく取り上げます。
- データの前処理と整理
- データのクラスタリング
- 分類および回帰モデルの構築
- モデルの評価
- データセットの簡略化
- モデルの改善
MATLAB による機械学習
必要条件
| Day 1 of 2 | |
|---|---|
| データのインポートと整理 | 目的: データを MATLAB にインポートし解析する方法について学びます。解析にはデータの正規化、欠損データ値を もつ観測値の削除などが含まれます。
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| データの妥当なパターンの検出 | 目的: 教師なし学習のテクニックを使用して、類似性の尺度に基づきデータセットをグループに分割し、データセット内の妥当な パターンを検出する方法について学びます。
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| 分類モデルの構築 | 目的: 教師あり学習のテクニックを使用して、分類問題に対して予測モデルを構築する方法について学びます。また、モデルの精度 についても評価します。
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| Day 2 of 2 | |
|---|---|
| 予測モデルの改善 | 目的: データセットの次元を削減し、機械学習モデルを単純化および改善する方法について学びます。
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| 回帰モデルの構築 | 目的: パラメトリックおよび、ノンパラメトリックモデルを構築する方法について学びます。
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| ニューラル ネットワークの構築 | 目的: クラスタリングと予測モデル構築のためにニューラルネットワークを学習する方法について学びます。 また、ネットワークの構造を調整し、性能を改善する方法についても学びます。
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| 日付 | 開催地 | 言語 | 料金 | 申請 |
|---|---|---|---|---|
| オンデマンド |
自己学習形式トレーニング 申し込み後 180 日間無制限でアクセス可能 |
English | USD 350 | |
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2019 年06月20日- 2019 年06月21日 |
中国, 北京 | Chinese | CNY 6,000 | |
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2019 年08月08日- 2019 年08月09日 |
中国, 上海 | Chinese | CNY 6,000 | |
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2019 年10月24日- 2019 年10月25日 |
中国, 北京 | Chinese | CNY 6,000 | |
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2019 年11月12日- 2019 年11月13日 |
中国, 深圳 | Chinese | CNY 6,000 | |
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2019 年12月19日- 2019 年12月20日 |
中国, 上海 | Chinese | CNY 6,000 |
この価格は アメリカ合衆国, で購入および使用された際に適用されます。その他の地域での価格については、弊社営業までお問い合わせください。製品価格には、売上税、使用税、消費税、付加価値税、その他の税金は含まれていません。ご注文の際に、実際に適用される税金、関税、課徴金、賦課金および政府関係費用が確定します。詳細については、MathWorks トレーニング ポリシーを参照してください。