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MATLAB을 사용한 AI: 튜토리얼 및 예제
머신러닝 및 딥러닝이 낯선 분이든, AI 역량을 강화하기를 바라는 분이든, 자신의 응용 분야에 AI를 활용하려 하는 분이든, 아래의 튜토리얼과 예제를 살펴보면서 MATLAB을 사용한 AI 워크플로에 대해 차근차근 알아갈 수 있습니다.
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MATLAB을 사용한 AI: 튜토리얼 및 예제
머신러닝 및 딥러닝이 낯선 분이든, AI 역량을 강화하기를 바라는 분이든, 자신의 응용 분야에 AI를 활용하려 하는 분이든, 아래의 튜토리얼과 예제를 살펴보면서 MATLAB을 사용한 AI 워크플로에 대해 차근차근 알아갈 수 있습니다.
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MATLAB을 사용한 AI: 튜토리얼 및 예제
머신러닝 및 딥러닝이 낯선 분이든, AI 역량을 강화하기를 바라는 분이든, 자신의 응용 분야에 AI를 활용하려 하는 분이든, 아래의 튜토리얼과 예제를 살펴보면서 MATLAB을 사용한 AI 워크플로에 대해 차근차근 알아갈 수 있습니다.
단 몇 줄의 MATLAB 코드를 작성하거나 로우코드 앱을 사용하여 분류, 예측 또는 패턴 인식에 맞게 AI 모델을 만들고 훈련시키며 조정할 수 있습니다. 딥러닝 모델을 처음부터 새로 생성하는 대신 사전 훈련된 딥러닝 모델을 가져와 여러분의 작업에 바로 적용하거나 맞춰 조정할 수 있습니다.
일반
신호 처리
영상 및 시퀀스 데이터를 사용하여 분류, 회귀 및 객체 탐지를 위한 심층 신경망을 만들고 수정할 수 있습니다.
MATLAB을 사용하여 회귀, 분류 및 군집화 모델을 만들고 성능을 최적화할 수 있습니다.
Reinforcement Learning in MATLAB and Simulink
MATLAB의 강화 학습 기법을 사용하여 다변량 문제를 최적으로 해결할 수 있습니다.
