Машинное обучение с MATLAB

Записаться на обучение

Описание курса

Курс посвящен анализу данных и методам машинного обучения в MATLAB. Рассматриваются техники обучения без учителя для исследования и обнаружения особенностей в больших наборах данных и обучения с учителем для построения прогнозных моделей. На примерах и упражнениях будут рассмотрены методы визуализации и оценки результатов.

Темы курса включают:

Организация и предварительная обработка данных
Кластеризация
Построение моделей классификации и регрессии
Интерпретация и оценка моделей
Уменьшение размерности множества данных
Использование ансамбля обучений для повышения эффективности модели

Продукты:

Statistics and Machine Learning Toolbox
Deep Learning Toolbox

Продолжительность

2 дня

Программа курса

Модуль 1. Импорт и организация данных
Импорт данных в MATLAB и их организация для последующего анализа, включая нормировку и обработку наблюдений с пропущенными значениями.
Типы данных
Таблицы
Данные категорий
Подготовка данных

Модуль 2. Нахождение естественных структур в данных
Использование методов обучения без учителя для группировки наблюдений основанных на множестве независимых переменных и исследование естественных структур исходного множества.
Обучение без учителя
Методы кластеризации
Оценка и интерпретация кластеров

Модуль 3. Построение предсказательной модели
Использование методов обучения с учителем для выполнения прогнозного моделирования в задачах классификации. Оценка точности прогнозной модели.
Обучение с учителем
Обучение и проверка
Методы классификации

Модуль 4. Повышение производительности моделей
Уменьшение размерности набора данных. Улучшение и упрощение моделей машинного обучения
Перекрестная проверка
Выбор характеристик
Извлечение характеристик
Ансамбль обучений

Модуль 5. Построение регрессионных моделей
Использование обучения с учителем для выполнения предсказательного моделирования для случая непрерывного отклика
Параметрические регрессионные методы
Непараметрические регрессионные методы
Оценка модели

Модуль 6. Создание нейронных сетей
Создание нейронных сетей для целей кластеризации и прогнозного моделирования. Настройка архитектуры сети для повышения производительности.
Кластеризация на основе самоорганизующихся карт
Классификация нейронными сетями прямого распостранения
Регрессия нейронными сетями прямого распостранения