В этом вебинаре идет речь о том, как начать использовать инструменты машинного обучения для выявления закономерностей и построения прогнозных моделей по набору исходных данных.
В этом вебинаре идет речь о том, как начать использовать инструменты машинного обучения для выявления закономерностей и построения прогнозных моделей по набору исходных данных. Также продемонстрированы некоторые методы машинного обучения, доступные в MATLAB. Показаны основные возможности того, как быстро изучить входные данные, оценить алгоритмы машинного обучения, сравнить результаты и применить лучшие методы машинного обучения для конкретной задачи.

Основные моменты включают методы обучения с учителем и без, в том числе:
K-средних и другие методы кластеризации
Нейронные сети
Деревья решений и ансамбль обучения
Наивный байесовский классификатор
Линейная, логистическая и нелинейная регрессии
Поделиться
03 октября
Четверг

10:00

Прошло

*
Настоящим в соответствии с Федеральным законом № 152-ФЗ «О персональных данных» от 27.07.2006, отправляя данную форму, вы подтверждаете свое согласие на обработку персональных данных . Мы, ООО ЦИТМ "Экспонента" и аффилированные к нему лица, гарантируем конфиденциальность получаемой нами информации. Обработка персональных данных осуществляется в целях эффективного исполнения заказов, договоров и пр. в соответствии с «Политикой конфиденциальности персональных данных». * - обязательные поля