다양한 데이터 분석 및 수학적 모델링 기법을 통한 빅데이터 애널리틱 솔루션 개발

이 세션에서는 MATLAB®의 최적화 및 통계적 수치 분석 제품을 이용한 다양한 데이터 분석 기능을 소개합니다. MATLAB의 statistics 와 optimization 같은 제품들은 복잡하고 다양해진 데이터들의 분석에 필요한 가장 최신의 기능들을 포함하고 있습니다.

녹화된 날짜: 2014년 5월 22일

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MATLAB의 통계관련 제품들은 data를 단순화 및 fitting 작업을 하실 수 있는 방대한 라이브러리를 지원합니다. 본 세션은 모델의 선형 및 비선형 회귀분석을 하실 때에 있어서 localized regression과 boosted decision tree를 통한 모델링, 집단선택(feature selection), 수축(shrinkage)을 이용한 모델의 불필요한 변수를 줄이는 방법에 대해 소개해 드립니다. parametric fitt

MATLAB을 이용한 고급 데이터 fitting 기법

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단일 환경하에서 전 범위를 커버할 수 있는 모델링 및 설계 기법들을 제공함으로써 데이터 애널리틱 및 센서 처리의 개발을 가속화 하는 방법에 대해서 소개.

센서 데이터 애널리틱스를 위한 신호처리 및 머신러닝 기법

본 웨비나는 MATLAB을 이용해 데이터 수집 및 분석, 응용 프로그램 개발을 하시려는 분들을 위한 웨비나입니다.

데이터 분석 및 응용 프로그램 개발을 위한 MATLAB 환경 소개

최적화 문제 해결에 관심있는 사용자 분들을 위한 MATLAB 활용법을 소개해드립니다

MATLAB을 이용한 최적화 문제 해결

이 세션에서는 MATLAB에서 HDF 형태의 빅테이터 소스를 처리하는 방법과, 일반적인 파일 자료 혹은 하드웨어와의 인터페이스를 통한 데이터 수집 방법에 대해 설명합니다. 아울러 새로운 데이터 타입의 활용을 통한 이들 데이터를 쉽고 간단하게 다루는 방법을 통해, MATLAB의 데이터 수집 기능의 장점을 확인 하실 수 있습니다.

빅 데이터 및 다양한 데이터 처리 위한 MATLAB의 인터페이스 환경 및 새로운 기능

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