Machine Learning Onramp
Este tutorial gratuito de dos horas proporciona una introducción interactiva a métodos prácticos de machine learning para problemas de clasificación.
Requisitos previos: MATLAB Onramp o conocimientos básicos sobre MATLAB
Acceso a MATLAB a través de su navegador web
Atractivos tutoriales en vídeo
Ejercicios prácticos con evaluaciones automatizadas y comentarios
Lecciones disponibles en coreano, español, inglés y japonés
Seleccione una lección para comenzar
1.
Visión general de machine learning
Familiarícese con los conceptos de machine learning y con el curso.
- ¿Qué es machine learning?
- Visión general del curso
2.
Flujo de trabajo de clasificación
Cree un modelo sencillo para realizar una tarea de clasificación.
- Visión general del flujo de trabajo de clasificación
- Importación de datos
- Procesamiento de datos
- Extracción de funcionalidades
- Creación de un modelo
- Evaluación del modelo
- Revisión
3.
Importación y preprocesamiento de datos
Importe datos desde varios archivos.
- Organización de archivos de datos
- Creación de almacenes de datos
- Adición de una transformación de datos
4.
Funcionalidades de ingeniería
Calcule funcionalidades a partir de señales sin procesar.
- Tipos de señales
- Componentes necesarios para la transferencia del aprendizaje
- Cálculo de estadísticas de resumen
- Localización de picos
- Cálculo de derivados
- Cálculo de correlaciones
- Automatización de la extracción de funcionalidades
5.
Modelos de clasificación
Entrene y utilice modelos de machine learning para realizar predicciones.
- Entrenamiento y pruebas
- Modelos de machine learning
- Entrenamiento de un modelo
- Realización de predicciones
- Investigación de clasificaciones erróneas
- Mejora del modelo
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