Praxisnahes Machine Learning für Ingenieure in MATLAB

In technischen Bereichen werden enorme Datenmengen generiert. Um diese Daten zu verwerten, benötigen Sie jedoch die richtigen Analysetools. In diesem Kurs lernen Sie die Grundlagen des maschinellen Lernens kennen und erfahren, wie Sie komplexe Datensätze in prädiktive Modelle umwandeln. Sie lernen die grundlegenden Begriffe des maschinellen Lernens kennen und lernen, praktische Arbeitsabläufe in MATLAB zu implementieren.Durch klare, schriftliche Erklärungen und strukturierte Codebeispiele gewinnen Sie das Vertrauen, Engineering-Daten vorzubereiten, robuste Modelle zu trainieren und deren Leistung zu bewerten. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie grundlegende Konzepte, Terminologie und Standardmodell-Workflows für maschinelles Lernen. - Bereiten Sie Engineering-Datensätze vor und verarbeiten Sie sie vor, handhaben Sie fehlende Werte und führen Sie eine Feature-Auswahl durch. - Trainieren Sie Support-Vektor-Maschinen (SVMs) und künstliche neuronale Netze mit MATLAB. - Bewerten Sie die Modellleistung mit modernen Metriken, Kreuzvalidierungstechniken und Verwirrungsmatrizen. - Wenden Sie maschinelle Lerntechniken an, um technische und technische Probleme in der Praxis zu lösen. Der Kurs beginnt mit grundlegenden Definitionen und Datenaufbereitungstechniken, bevor Sie sich mit überwachten Lernalgorithmen und Modelloptimierung beschäftigen.Sie lesen Schritt-für-Schritt-Codeimplementierungen und praktische Szenarien, die für technische Profis entwickelt wurden. Dieser Kurs richtet sich an Ingenieure, Forscher und technische Analysten, die neu im Bereich des maschinellen Lernens sind und es mit MATLAB anwenden möchten.Es sind keine vorherigen Erfahrungen mit maschinellem Lernen erforderlich, obwohl eine grundlegende Vertrautheit mit MATLab hilfreich ist. Lesen Sie noch heute weiter, um die Vorteile der vorausschauenden Modellierung in Ihren Engineering-Projekten zu nutzen.