MATLAB 및 Simulink 교육

Machine Learning Onramp


 

웹 브라우저를 통한 MATLAB 액세스

 

흥미로운 비디오 튜토리얼

 

자동 채점 및 피드백이 제공되는 실습 예제

 

영어, 한국어, 일본어, 스페인어로 학습 가능함


교육과정 목차


1.

머신러닝 개요

머신러닝 개요

머신러닝 개념 및 교육과정에 대해 알아봅니다.

  • 머신러닝이란?
  • 교육과정 개요

2.

분류 워크플로

분류 작업을 수행하는 간단한 모델을 구축합니다.

  • 분류 워크플로 개요
  • 데이터 가져오기
  • 데이터 처리하기
  • 특징 추출하기
  • 모델 구축하기
  • 모델 평가하기
  • 검토

3.

데이터 가져오기 및 전처리하기

여러 파일에서 데이터를 가져옵니다.

  • 데이터 파일의 구성
  • 데이터저장소 생성하기
  • 데이터 변환 추가하기

4.

특징 엔지니어링

원시 신호로부터 특징을 계산합니다.

  • 신호의 유형
  • 요약 통계 계산하기
  • 피크 찾기
  • 도함수 계산하기
  • 상관관계 계산하기
  • 특징 추출 자동화하기   

5.

분류 모델

머신러닝 모델을 훈련시키고 훈련된 모델을 사용하여 예측을 수행합니다.

  • 훈련 및 테스트
  • 머신러닝 모델
  • 모델 훈련시키기
  • 예측하기
  • 오분류 조사하기
  • 모델 개선하기

관련된 교육과정

Machine Learning with MATLAB

데이터를 탐색하고 예측 모델을 구축할 수 있습니다.

Deep Learning Onramp

딥러닝 방법을 사용하여 영상 인식을 수행하는 방법을 빠르게 학습할 수 있습니다.

MATLAB for Data Processing and Visualization

사용자 정의 시각화를 만들고 데이터 분석 작업을 자동화할 수 있습니다.