Apprentissage automatique et modélisation prédictive avec MATLAB

Les données n'ont de valeur que par les informations que vous en extrayez. Ce cours textuel vous guide dans le processus de transformation de données brutes en prédictions exploitables à l'aide de l'environnement de calcul robuste de MATLAB. Vous passerez de la compréhension des statistiques de base à la création, au réglage et à l'évaluation de modèles d'apprentissage automatique professionnels. En maîtrisant ces flux de travail prédictifs, vous serez en mesure de découvrir des modèles cachés dans vos ensembles de données et de prendre des décisions confiantes et basées sur les données dans votre secteur. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique, y compris les paradigmes d'apprentissage supervisé et non supervisé - Préparer et prétraiter des données structurées à l'aide des structures de table modernes de MATLAB et des flux de travail de nettoyage de données - Entraîner des modèles de régression et de classification à l'aide des applications d'apprentissage automatique intuitives de MATLAB et des outils en ligne de commande - Évaluer les performances du modèle à l'aide de métriques clés telles que les matrices de confusion, les courbes ROC et les techniques de validation croisée - Interpréter les décisions du modèle à l'aide de méthodes modernes d'importance des caractéristiques et d'explicabilité - Déployer des modèles entraînés pour une utilisation pratique, en garantissant la reproductibilité et l'évolutivité de vos flux de travail prédictifs Le voyage commence par des définitions fondamentales de l'apprentissage automatique et des techniques de préparation des données. Vous progresserez ensuite à travers des explications écrites étape par étape et des extraits de code pratiques couvrant la formation des modèles, le réglage des hyperparamètres et la validation des modèles. Ce cours est conçu pour les débutants, les experts du domaine et les ingénieurs qui souhaitent exploiter l'apprentissage automatique sans avoir besoin d'une connaissance approfondie de l'informatique. Une compréhension de base des statistiques introductives est utile, mais aucune expérience avancée en programmation n'est requise. Commencez à lire dès aujourd'hui pour libérer le pouvoir prédictif de vos données avec MATLAB.