Machine Learning Onramp
Dieses kostenlose zweistündige Tutorial bietet eine interaktive Einführung in praxisorientierte Methoden zum Lösen von Klassifikationsproblemen mit Machine Learning.
Voraussetzungen: MATLAB Onramp oder Grundkenntnisse in MATLAB
Zugriff auf MATLAB über Ihren Webbrowser
Vertiefende Video-Tutorials
Praktische Übungen mit automatisierten Bewertungen und Feedback
Lektionen verfügbar auf Englisch, Koreanisch, Japanisch und Spanisch
Wählen Sie eine Lektion für den Einstieg
1.
Überblick über Machine Learning
Machen Sie sich mit den Konzepten des Machine Learning und mit dem Kurs vertraut.
- Was ist Machine Learning?
- Kursübersicht
2.
Klassifizierungs-Workflow
Erstellen Sie ein einfaches Modell für eine Klassifikationsaufgabe..
- Überblick über den Klassifikations-Workflow
- Importieren von Daten
- Verarbeiten von Daten
- Extrahieren von Merkmalen
- Erstellen eines Modells
- Evaluieren des Modells
- Überprüfung
3.
Import und Vorverarbeitung von Daten
Importieren Sie Daten aus verschiedenen Dateien.
- Organisieren von Datendateien
- Erstellen von Datastores
- Hinzufügen einer Datentransformation
4.
Engineering-Funktionen
Berechnen Sie Merkmale aus Rohsignalen.
- Signal-Typen
- Berechnen von zusammenfassenden Statistiken
- Bestimmen von Maxima (Peaks)
- Berechnen von abgeleiteten Werten
- Berechnen von Korrelationen
- Automatisieren der Merkmalsextraktion
5.
Klassifikationsmodelle
Trainieren und verwenden Sie Machine-Learning-Modelle, um Vorhersagen zu treffen.
- Schulungen und Testing
- Machine-Learning-Modelle
- Trainieren eines Modells
- Treffen von Vorhersagen
- Untersuchen von fehlgeschlagenen Klassifikationen
- Verbessern des Modells
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