Machine Learning Onramp
Questo tutorial gratuito di due ore fornisce una presentazione interattiva dei metodi pratici di machine learning per i problemi di classificazione.
Prerequisiti: MATLAB Onramp oppure conoscenze base di MATLAB
Accesso a MATLAB dal proprio browser web
Video tutorial coinvolgenti
Esercizi pratici con valutazione e feedback automatici
Lezioni disponibili in inglese, coreano, giapponese e spagnolo
Seleziona una lezione per iniziare
1.
Introduzione al Machine Learning
Familiarizza con i concetti base e scopri di più sul Corso di Machine Learning.
- Cos’è il Machine Learning?
- Panoramica del corso
2.
Flusso di lavoro della classificazione
Costruisci un semplice modello per eseguire un’operazione di classificazione.
- Introduzione al flusso di lavoro della classificazione
- Importazione dei dati
- Elaborazione dei dati
- Estrazione delle feature
- Costruzione di un modello
- Valutazione del modello
- Ripasso
3.
Importazione e pre-elaborazione dei dati
Importa i dati da più file.
- Organizzazione dei file di dati
- Creazione di datastore
- Aggiunta di trasformazioni di dati
4.
Studio delle feature
Calcola le feature da segnali grezzi.
- Tipi di segnali
- Componenti necessari per il transfer learning
- Calcolo delle statistiche di sintesi
- Individuazione dei picchi
- Calcolo delle derivate
- Calcolo delle correlazioni
- Automatizzazione dell’estrazione delle feature
5.
Modelli di Classificazione
Addestra e utilizza i modelli di Machine Learning per fare previsioni.
- Addestramento e test
- Modelli di Machine Learning
- Addestramento di un modello
- Realizzare previsioni
- Analisi degli errori di classificazione
- Miglioramento del modello
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