Machine Learning Onramp


 

웹 브라우저를 통한 MATLAB 액세스

 

유익한 비디오 튜토리얼

 

자동 평가 및 피드백 방식의 실습형 예제

 

영어, 한국어, 일본어, 스페인어로 학습 가능함


교육과정 목차


1.

머신 러닝 개요

머신 러닝의 개념 및 본 교육과정의 개요를 확인합니다.

  • 머신 러닝이란?
  • 교육과정 개요

2.

분류 워크플로

분류 작업을 수행하는 간단한 모델을 구축합니다.

  • 분류 워크플로 개요
  • 데이터 가져오기
  • 데이터 처리하기
  • 특징 추출하기
  • 모델 빌드하기
  • 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
  • 전이 학습에 필요한 구성 요소
  • 요약 통계 계산하기
  • 피크 찾기
  • 도함수 계산하기
  • 상관관계 계산하기
  • 특징 추출 자동화하기

5.

분류 모델

머신 러닝 모델을 훈련시켜서 예측에 사용합니다.

  • 훈련 및 테스트
  • 머신 러닝 모델
  • 모델 훈련시키기
  • 예측하기
  • 오분류 조사하기
  • 모델 개선하기

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