Training Pelatihan Kursus Jasa Matlab | Machine Learning Menggunakan Matlab

• Dapatkan langkah pertama Anda dalam pembelajaran mesin dengan bantuan panduan yang mudah diikuti ini
• Pelajari regresi, pengelompokan, klasifikasi, analitik prediktif, jaringan saraf tiruan, dan lainnya dengan MATLAB
• Pahami cara kerja data Anda dan identifikasi lapisan tersembunyi dalam data dengan kekuatan pembelajaran mesin.

• Pelajari konsep pengantar pembelajaran mesin.
• Temukan berbagai cara untuk mengubah data menggunakan SAS XPORT, alat impor dan ekspor,
• Jelajahi berbagai jenis teknik regresi seperti regresi linier sederhana & berganda, estimasi kuadrat terkecil biasa, korelasi, dan cara menerapkannya ke data Anda.
• Temukan dasar-dasar metode klasifikasi dan bagaimana mengimplementasikan algoritma Naive Bayes dan Decision Trees di lingkungan Matlab.
• Temukan cara menggunakan metode pengelompokan seperti pengelompokan hierarki hingga pengelompokan data menggunakan ukuran kesamaan.
• Ketahui cara melakukan penyesuaian data, pengenalan pola, dan analisis pengelompokan dengan bantuan MATLAB Neural Network Toolbox.
• Pelajari pemilihan dan ekstraksi fitur untuk pengurangan dimensi yang mengarah pada peningkatan kinerja.

MATLAB adalah bahasa pilihan bagi banyak peneliti dan pakar matematika untuk pembelajaran mesin. Kursus ini akan membantu Anda membangun dasar dalam pembelajaran mesin menggunakan MATLAB untuk pemula.

Anda akan mulai dengan menyiapkan sistem Anda dengan lingkungan MATLAB untuk pembelajaran mesin dan Anda akan melihat cara mudah berinteraksi dengan ruang kerja Matlab. Kami kemudian akan beralih ke pembersihan data, menambang, dan menganalisis berbagai jenis data dalam pembelajaran mesin dan Anda akan melihat cara menampilkan nilai data pada sebuah plot. Selanjutnya, Anda akan mengetahui tentang berbagai jenis teknik regresi dan bagaimana menerapkannya ke data Anda menggunakan fungsi MATLAB.

Anda akan memahami konsep dasar jaringan saraf dan melakukan penyesuaian data, pengenalan pola, dan analisis pengelompokan. Terakhir, Anda akan mempelajari pemilihan fitur dan teknik ekstraksi untuk pengurangan dimensi untuk peningkatan kinerja.

Di akhir kursus ini, Anda akan belajar menggabungkan semuanya ke dalam kasus dunia nyata yang mencakup algoritme pembelajaran mesin utama dan merasa nyaman dalam melakukan pembelajaran mesin dengan MATLAB.

Kurikulum Kursus :

1. Memulai dengan MATLAB Machine Learning
2. ABC pembelajaran mesin
3. Temukan berbagai jenis pembelajaran mesin
4. Memilih algoritma yang tepat
5. Cara membuat model pembelajaran mesin langkah demi langkah
6. Memperkenalkan pembelajaran mesin dengan MATLAB
7. Statistik dan Kotak Alat Pembelajaran Mesin
8. Kotak Alat Jaringan Neural
9. Statistik dan aljabar di MATLAB
10. Mengimpor dan Mengatur Data di MATLAB
11. Membiasakan diri dengan desktop MATLAB
12. Mengimpor data ke MATLAB
13. Mengekspor data dari MATLAB
14. Bekerja dengan file media
15. Organisasi data
16. Dari Data ke Penemuan Pengetahuan
17. Membedakan jenis variabel
18. Persiapan data
19. Statistik eksplorasi – ukuran numerik
20. Visualisasi eksplorasi
21. Menemukan Hubungan Antar Variabel – Teknik Regresi
22. Mencari hubungan linier
23. Cara membuat model regresi linier
24. Regresi polinomial
25. Aplikasi Pelajar Regresi
26. Pengenalan Pola melalui Algoritma Klasifikasi
27. Memprediksi respons dengan pohon keputusan
28. Algoritma klasifikasi probabilistik – Naive Bayes
29. Menggambarkan perbedaan dengan analisis diskriminan
30. Temukan persamaan menggunakan pengklasifikasi tetangga terdekat
31. Aplikasi Classification Learner
32. Mengidentifikasi Kelompok Data Menggunakan Metode Clustering
33. Pengantar pengelompokan
34. Pengelompokan hierarki
35. Metode clustering berbasis partisi – algoritma K-means
36. Partisi di sekitar pusat sebenarnya – K-medoids clustering
37. Pengelompokan menggunakan model campuran Gaussian
38. Simulasi Pemikiran Manusia – Jaringan Saraf Tiruan
39. Memulai dengan jaringan neural
40. Elemen dasar jaringan saraf
41. Kotak Alat Jaringan Neural
42. Jaringan neural yang memulai GUI
43. Penyesuaian data dengan jaringan saraf
44. Meningkatkan Performa Model Machine Learning – Pengurangan Dimensi
45. Pemilihan fitur
46. Ekstraksi fitur
47. Pembelajaran Mesin dalam Praktek
48. Penyesuaian data untuk memprediksi kualitas beton
49. Mengklasifikasikan penyakit tiroid dengan jaringan saraf
50. Mengidentifikasi kelompok siswa menggunakan fuzzy clustering