MATLAB®을 활용해 머신 러닝을 본격적으로 시작할 준비가 되었습니까? 따라하기 쉬운 튜토리얼 형식으로 제공되는 MATLAB 머신 러닝 예제를 살펴보십시오.

ebook에서 관련 코드를 다운로드하고, 머신 러닝 기법을 익히는 데 도움이 되는 실습형 튜토리얼을 단계별로 밟아가십시오. 심음 구분기를 MATLAB 머신 러닝 주요 사례로 다루며 데이터 로딩부터 학습된 모델을 배포하는 단계까지 전체 머신 러닝 개발 워크플로를 살펴봅니다.

본 ebook 에서는 다음의 머신 러닝 기법을 확인할 수 있습니다:

  • 데이터셋 액세스 및 탐색
  • 단계적 회귀를 사용한 데이터 처리 및 특징 선별을 위한 정규화
  • 의사결정 트리(Decision Trees), K-최근방(nearest neighbors), 나이브 베이지안(Naive Bayes)
    및 뉴럴 네트워크(Neural Network) 를 포함한 분류 알고리즘으로 예측 모델 개발
  • 모델 성과 최적화 및 그리드 서치와 베이지안 최적화를 이용한 하이퍼파라미터 조정하기
  • 데스크탑, 엔터프라이즈 IT 시스템, 클라우드 및 임베디드 시스템으로 분석 배포