MATLAB을 사용한 머신러닝 튜토리얼 및 예제

튜토리얼 및 교육과정

머신러닝의 기본을 익히고, 비지도 학습과 지도 학습의 차이점을 이해하고, 머신러닝 워크플로의 예를 살펴봅니다.

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.

두 시간 분량의 무료 튜토리얼에서 자동 채점이 제공되는 실습 예제를 통해 분류 문제에 대한 머신러닝 방법을 직접 연습해 볼 수 있습니다.

Coursera에서 4개 교육과정 시리즈에 등록하여 데이터 사이언스 지식을 쌓고 이를 실제 예제에 적용할 수 있습니다.

eBook을 읽으면서 머신러닝의 기본 사항부터 고급 기법과 알고리즘까지 단계별로 익힐 수 있습니다.

머신러닝 작업 해결에 유용한 MATLAB 앱, 함수 및 예제를 찾아볼 수 있습니다.

브라우저에서 곧바로 예제를 실행하여 실제 MATLAB 동작을 볼 수 있습니다.

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

더 많은 예제 살펴보기

30일 무료 평가판

시작하기

통계 및 머신러닝을 사용하여 데이터를 분석 및 모델링할 수 있습니다.