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도움말 센터를 방문하면 제품 문서를 살펴보고, 커뮤니티 포럼에 참여하며, 릴리스 정보 등을 확인할 수 있습니다.
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제품에 대해 자세히 알아보고, 시연을 보며, 새로운 기능을 살펴볼 수 있습니다.
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MathWorks의 탈탄소화
MathWorks에서 지구의 자원을 보존하고 복원하기 위해 기울이는 노력에 대해 알아볼 수 있습니다.
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머신러닝
머신러닝 소개 (비디오 4편)
머신러닝의 기본을 익히고, 비지도 학습과 지도 학습의 차이점을 이해하고, 머신러닝 워크플로의 예를 살펴봅니다.
응용 머신러닝 (비디오 4편)
특징 엔지니어링 및 원시 데이터를 특징으로 변환하는 여러 기법, 결과의 비교 및 평가를 위한 ROC 곡선, 최적의 파라미터 집합을 찾기 위한 하이퍼파라미터 최적화 같은 응용 머신러닝 주제를 살펴볼 수 있습니다.
대화형 방식의 머신러닝 튜토리얼 (Onramp)
두 시간 분량의 무료 튜토리얼에서 자동 채점이 제공되는 실습 예제를 통해 분류 문제에 대한 머신러닝 방법을 직접 연습해 볼 수 있습니다.
Practical Data Science with MATLAB 특화 과정 (교육과정)
Coursera에서 4개 교육과정 시리즈에 등록하여 데이터 사이언스 지식을 쌓고 이를 실제 예제에 적용할 수 있습니다.
MATLAB을 사용한 머신러닝 (eBook)
eBook을 읽으면서 머신러닝의 기본 사항부터 고급 기법과 알고리즘까지 단계별로 익힐 수 있습니다.
MATLAB을 사용한 머신러닝 (문서)
머신러닝 작업 해결에 유용한 MATLAB 앱, 함수 및 예제를 찾아볼 수 있습니다.
Machine Learning with MATLAB
MATLAB을 사용하여 회귀, 분류 및 군집화 모델을 만들고 성능을 최적화할 수 있습니다.
Accelerating and Parallelizing MATLAB Code
MATLAB 코드를 MEX 파일로 컴파일링하고 멀티코어 프로세서, GPU 및 컴퓨터 클러스터를 사용하여 연산 및 데이터 집약적인 문제를 해결할 수 있습니다.
Predictive Maintenance with MATLAB
예측 정비 및 상태 모니터링 워크플로에 필요한 분석, 신호 처리, 머신러닝 기법을 알아볼 수 있습니다.
센서 데이터 분류, 1편
센서 데이터 분류, 2편
센서 데이터 분류, 3편
MATLAB에서 분류, 회귀, 군집화를 비롯한 다양한 유형의 모델에 대한 실용적인 예제를 살펴보고 실행할 수 있습니다. 최적의 모델을 피팅하는 절차를 단계별로 진행해 보십시오.
분류
회귀
군집화
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