Home / Data Science / Jasa Pembuatan Aplikasi | Kursus Bimbingan Skripsi Matlab | Machine Learning Menggunakan Matlab
Jasa Pembuatan Aplikasi | Kursus Bimbingan Skripsi Matlab | Machine Learning Menggunakan Matlab

Jasa Pembuatan Aplikasi | Kursus Bimbingan Skripsi Matlab | Machine Learning Menggunakan Matlab

MATLAB untuk Pembelajaran Mesin

Ekstrak pola dan pengetahuan dari data Anda dengan cara yang mudah menggunakan MATLAB

Fitur Utama

  • 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.

Apa yang Akan Anda Pelajari

  • 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.

Tentang

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

About jogjamm@gmail.com

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

*

Scroll To Top
WhatsApp chat