Методы машинного обучения часто используются для финансового анализа и принятия решения в таких задачах, как прогнозирование, классификация рисков, оценка вероятности дефолта и интеллектуальный анализ данных (Data Mining). Вместе с тем, реализация и сравнение методов машинного обучения для выбора лучшего подхода может оказаться непростой задачей. 

На этом семинаре вы познакомитесь с несколькими методами машинного обучения, доступных в MATLAB, и узнаете, как быстро исследовать ваши данные, оценить алгоритмы машинного обучения, сравнить полученные результаты и применить лучший алгоритм для вашей задачи. 

В ходе семинара будут освещены методы обучения с учителем и без учителя: 

  • Метод k-средних и другие средства кластеризации Нейронные сети 
  • Дерево принятия решений и ансамбли 
  • Линейная, логистическая и нелинейная регрессия 


Семинар будет интересен для инженеров интеллектуальных систем, бизнес аналитиков и специалистов по обработке и анализу данных. 


02 декабря
Вторник
Москва

09:30

Прошло

Спикеры

Иван Мелешин Иван Мелешин

Иван специализируется на системах управления и физическом моделировании. Образование – МИИТ, инженер по специальности «Управление и информатика в технических системах», к.т.н. «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (на транспорте)». Профессионал в работе с MATLAB с более чем 7 летним стажем. Так же на счету Ивана работа в научно-исследовательской лаборатории автоматического управления движением поездов, создание алгоритмов и моделей в задачах управления движением поездов метрополитена, повышение энергоэффективности на транспорте.

Сферы применения

Поделиться

${message}

${message}