Veriden modele, MATLAB ile öğrenen sistemler kurun
Yapay Öğrenme için MATLAB Eğitimi, makine öğrenmesi ve derin öğrenme modellerini MATLAB'da uçtan uca kurmayı öğretir. Program veri yükleme, temizleme, öznitelik mühendisliği ve bölmeyi, Classification ve Regression Learner ile denetimli model eğitimini, çapra…
Veri hazırlamadan Classification Learner'a, derin öğrenmeye ve model dağıtımına kadar
Yapay Öğrenme için MATLAB Eğitimi, makine öğrenmesi ve derin öğrenme modellerini MATLAB ortamında uçtan uca kurmayı öğretir. Katılımcılar veri yükleme, temizleme, öznitelik mühendisliği ve bölme adımlarını uygular; Classification Learner ve Regression Learner ile denetimli modeller eğitir. Çapraz doğrulama ve metrikler ele alınır. Deep Learning Toolbox ile sinir ağları ve evrişimli ağlar kurulur, önceden eğitilmiş modellerle transfer öğrenme ve model dağıtımı işlenir.
3 Gün. Her gün dört modül; kısa anlatımın ardından gerçek veri setleriyle model eğitilen ve değerlendirilen uygulamalı atölyelerle ilerler.
Orta Seviye — MATLAB ile makine öğrenmesi ve derin öğrenme modelleri kurmak isteyenler için
Her konu gerçek veri setleriyle canlı işlenir; katılımcı MATLAB uygulamaları ve kodla model eğitir, değerlendirir ve dağıtıma hazırlar.
Veri hazırlamadan model eğitimine ve dağıtımına kadar makine öğrenmesinin tüm akışını tek bir ortamda uygularsınız.
Classification ve Regression Learner uygulamalarıyla kod yazmadan model deneyip ardından kodla üretime taşırsınız.
Deep Learning Toolbox ve transfer öğrenmeyle görüntü ve sinyal verisinde güçlü derin öğrenme modelleri kurarsınız.
Programdan en iyi verimi almak için gereken bilgi ve ortam
Değişken, matris ve betik gibi temel MATLAB kavramlarına aşinalık gerekir.
Ortalama, dağılım ve olasılık gibi temel istatistik kavramlarına aşinalık faydalıdır.
Öznitelik, etiket ve veri kümesi gibi temel kavramlara aşinalık işleri kolaylaştırır.
MATLAB ile Statistics and Machine Learning ve Deep Learning araç kutuları kurulu olmalıdır.
Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.
Program sonunda katılımcılar:
MATLAB'ın makine öğrenmesi ekosistemini tanıyarak veri hazırlamadan dağıtıma uzanan tüm iş akışını planlayabilirsiniz.
Veriyi yükler, temizler, öznitelik türetir ve eğitim ile test kümelerine doğru biçimde bölerek sağlam bir temel kurarsınız.
Classification Learner ile karar ağacı, SVM ve KNN gibi modelleri eğitip karşılaştırarak en iyisini seçebilirsiniz.
Regression Learner ile sürekli hedefleri tahmin eden modeller kurar ve RMSE ile R-kare metriklerini yorumlarsınız.
Çapraz doğrulama, karışıklık matrisi ve ROC gibi araçlarla modelleri değerlendirir, aşırı uyumu fark edersiniz.
Deep Learning Toolbox ile katmanlı sinir ağları kurar, eğitim ayarlarını yapar ve ilerlemeyi izleyerek model eğitirsiniz.
Görüntü verisiyle evrişimli ağlar kurar, veri artırma uygular ve transfer öğrenmeyle güçlü modeller elde edersiniz.
Eğitilen modeli kaydeder, MATLAB Compiler ve kod üretimiyle bağımsız uygulama ya da gömülü hedeflere taşıyabilirsiniz.
Bu eğitim Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası ile tamamlanır.
Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.
ArchiCAD ile gelişmiş modelleme, Teamwork iş birliği ve IFC tabanlı BIM iş akışları eğitimi. Karmaşık profiller, GDL, model denetimi ve Yayıncı. Online ve kurum
Detayları Gör →
MATLAB eğitimi: matris işlemleri, programlama, fonksiyonlar, veri analizi, 2B ve 3B görselleştirme, App Designer ve araç kutuları. Online ve kurumsal program.
Detayları Gör →
MATLAB Temelleri eğitimi: arayüz, değişkenler, diziler, matrisler, indeksleme, basit betikler, koşul, döngü ve ilk grafikler. Sıfırdan başlayanlar için uygulama
Detayları Gör →